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复旦大学_多元线性回归_课程介绍机器学习介绍_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

复旦大学_多元线性回归_课程介绍机器学习介绍_中国AI数据

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那我们应该就是跳的比较慢,那如果我们不是太大的话那。一下子就从0.1就调到了0.0.8,就是调不好了008,然后再送点吧,再调到这调到付得多少,或者是加到零点零几,这样的话就太大了。所以说就是误差大的时候呢,我们就调整调整的比较快,调整的步骤就比较大,然后误差比较小的时候呢,我们就调整的比较小,或者是说调整的步子比较小,这样的话是比较合理的。然后看到。陈云他是一个信心的话,那么20岁的韩束就是一种合适的选择,如果是,如果输出的神经元它是s型函数,就说它的这个激活函数,进口函数的是s型函数,比如说我们的啊,比如说这个。 啊,他就是个s型的,他的这个计划还说他的样子就是s型的样子,或者是双曲正切函数,它也是个s型的这个样子,这个人就成了s型,因为它的这个神经元是s想要说的。那他就比较适合用交叉熵对你来说,就说我们使用是一个贸易或者是双曲正切,这样的救济和函数的话,我们最好能使用交叉上。被数10年寒暑对数的函数的话,它常常用来作为这个soft max,他的回归,违规的代价函数,如果输出层神经元是一个包含数的话,可以采用交叉熵。在深度学习中更普遍的做法呢,是将这个数字的max作为最后一层,因
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