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哥伦比亚大学_聚类分析_ubuntu平台实录-anaconda安装_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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络中上下流动,并减少层之间的差异。在某些假设下,这两个约束之间的折衷会导致以下初始化:uniform[--6]对于Tanh和 扇入+扇出扇入+扇出 UT 制服[-4*6, 4*6]乙状结肠。其中fanin是输入的数量,并且 扇入+扇出扇入+扇出扇入 扇出隐藏单元的数目。关于数学方面的考虑,请参考[Xavier10]。 5.4.3学习率 关于选择一个好的学习率有很多文献。最简单的解决办法是简单地保持恒定的速率。经验法则:尝试几个对数间隔的值(10-1、10-2、。..)并将(对数)网格搜索缩小到获得最低验证错误的区域。 随着时间的推移降低学习率有时是个好主意。一个简单的规则就是这样做 +D, 在哪里o是初始速率(可能使用上述网格搜索技术选择),d是所谓的“递减常数”,它控制学习速率递减的速率(通常是较小的正数,10-3或更小),t是历元/阶段。 第4.7节详细说明了为网络中的每个参数(权重)选择学习率以及根据分类器的误差自适应选择学习率的步骤。 5.4.4隐藏单元数量 此超参数非常依赖于数据集。模糊地说,输入分布越复杂,网络建模所需的容量就越大,因此所需的隐藏单元数量
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