ReLU ReLU激活函數(shù)的優(yōu)勢 ReLU求導(dǎo)容易ReLU會使一部分神經(jīng)元的輸出值為0，這樣就造成了網(wǎng)絡(luò)的稀疏性，減少了參數(shù)間的相互依存關(guān)系，避免出現(xiàn)過擬合很好的傳播梯度，避...
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深度學(xué)習(xí)知識總結(jié) (1)
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深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法（2）—— Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam算法概述 動量法：梯度轉(zhuǎn)化為速度 AdaGrad：每個參數(shù)反比于歷史梯度平方總和的平方根 RMSProp：AdaGrad的升級（將梯度積累替換為滑動平均） Adadelta：...