深度学习与神经网络-吴恩达（Part2Week3）-超参数调试、Batch正则化和程序框架

一、前言 通过前面的学习我们了解到神经网络的优化和改变会涉及到许多不同的超参数，例如：与神经网络结构相关的层数、每层节点数，与优化算法相关的学习效率以及Momentum、RMSprop、Adam中的指数权重项，学习效率衰减中的衰减系数，Mini-batch中的batch size等等。那么对于超参数而言，我们要如何找到一套好的设定了，下面来介绍一些关于如何系统组织超参数调试过程的技巧。 二、调试处

>>阅读原文<<