為什么80%的碼農(nóng)都做不了架構(gòu)師？>>> ??

本文由碼農(nóng)場(chǎng)同步，最新版本請(qǐng)查看原文：http://www.hankcs.com/ml/hinton-neural-network-exercises-3-optimization-and-generalization.html

這次練習(xí)在USPS手寫郵政編碼數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練識(shí)別模型，重點(diǎn)是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)的各種調(diào)參技巧。數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)全集有11000張圖片，其中1000作為訓(xùn)練集，1000作為驗(yàn)證集，9000作為測(cè)試集（訓(xùn)練集與測(cè)試集的比例不同尋常，很容易過(guò)擬合，富有挑戰(zhàn)性）。輸入維度為256：>>?size(data.training.inputs) ans?= ?????????256?&nbs...

繼續(xù)閱讀：碼農(nóng)場(chǎng) ? Hinton神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)課編程練習(xí)3 Optimization and generalization

原文鏈接：http://www.hankcs.com/ml/hinton-neural-network-exercises-3-optimization-and-generalization.html

感謝閱讀本文，歡迎 查看原文或訪問(wèn) 碼農(nóng)場(chǎng) 獲取更多內(nèi)容

轉(zhuǎn)載于:https://my.oschina.net/hankcs/blog/909373

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Hinton神经网络公开课编程练习3 Optimization and generalization的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。