阅读李宏毅老师苹果书及搭配视频的一次记录_机器学习苹果书...
不同的参数也需要不同的学习率（而不是固定不变的）：如果在某一个方向上梯度值很小（非常平坦），我们会希望学习率调大一点；MGBD需要随着时间的推移逐渐降低学习率：在梯度下降初期，能接受较大的步长（学习率），以较快的速...
记录《DatawhaleX李宏毅苹果书》第一章学习心得...
从零基础开始深度学习...
本章主要介绍深度学习常见的一些概念，方便我们从不同的角度来更好地优化神经网络。_文章标题带上“datawhalex李宏毅苹果书ai夏令营...
局部最小值与鞍点、批量和动量...
机器学习任务类型关键概念梯度下降法以及实例分析：波士顿房价预测...
解决不匹配问题需要深入理解数据的产生方式和分布变化的原因，可能需要收集与测试数据分布更一致的训练数据，或者使用一些技术来调整模型，使其能够适应数据分布的变化。交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术，它通过将训练数据分...
根据GPU是否可用选择设备类型#初始化模型，并将其放置在指定的设备上#定义批量大小#定义训练轮数#如果在\'patience\'轮中没有改进，则提前停止#对于分类任务，我们使用交叉熵作为性能衡量标准#...
DatawhaleX李宏毅苹果书AI夏令营task1学习笔记，主要学习了深度学习中的鞍点、批量和动量的知识点_文章标题带上“datawhalex李宏毅苹果书ai夏令营...