Batch 、weight decay、momentum、normalization和正则化的一些理解和借鉴
整理一下之前看过的内容，方便后面忘记时查询。 谈谈深度学习中的 Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。 首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？ Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，由全数
相关文章
- 1. 超参数 learning rate,weight decay和momentum
- 2. Batch Normalization & Weight Initialization.
- 3. weight-decay与L2正则化差异
- 4. dying relu 和weight decay
- 5. 关于batch normalization和layer normalization的理解
- 6. 权重衰减（weight decay）/正则化与学习率衰减（learning rate decay）
- 7. pytorch正则化——weitht decay
- 8. 归一化（Batch Normalization & Group Normalization）
- 9. Normalization 批标准化(batch normalization)理解
- 10. 理解Batch Normalization
- 更多相关文章...
- • Scala 正则表达式 - Scala教程
- • PHP 正则表达式(PCRE) - PHP参考手册
- • IntelliJ IDEA 代码格式化配置和快捷键
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 超参数 learning rate,weight decay和momentum
- 2. Batch Normalization & Weight Initialization.
- 3. weight-decay与L2正则化差异
- 4. dying relu 和weight decay
- 5. 关于batch normalization和layer normalization的理解
- 6. 权重衰减（weight decay）/正则化与学习率衰减（learning rate decay）
- 7. pytorch正则化——weitht decay
- 8. 归一化（Batch Normalization & Group Normalization）
- 9. Normalization 批标准化(batch normalization)理解
- 10. 理解Batch Normalization