首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    深层神经网络参数调优(一) ——方差、偏差与正则化

    深层神经网络参数调优(一)——方差、偏差与正则化 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 现在来到ng【深层神经网络参数调优】专题的学习,这部分主要是对深度学习过程中,需要涉及到的参数、超参数的调优的方法与技巧。 二、样本集的使用 1、三个集 在深度学习中,为了检验算法的效果,通常会设置训练集、验证集和测试集。 训练集用来训练分类器,得到最低代价函数情况下,各层网络对应的w、b。 验证集用来调试的,目的是为了获得最优的超参数,如学习速率α、正则化因子λ等。 测试集用来验证训练集得到的结果,确认错

    08

    手把手:基于概率编程Pyro的金融预测,让正则化结果更有趣!

    大数据文摘作品 编译:修竹、笪洁琼、夏雅薇 作者用了一种新奇的方法来训练神经网络。更新权重的分布而不是顺序更新静态权重,得到了更有趣和可靠的结果。贝叶斯方法给了我们一个机会,使得我们可以不手动添加正则项的情况下对神经网络进行正则化,理解模型的不确定性,并尽可能使用更少的数据得到更好的结果。 Hi!又见面啦。去年我推出了几篇基于神经网络的金融预测教程,我认为有些结果还是蛮有趣的,值得应用在实际交易中。 如果你读过那些教程,你一定会注意到,当你试图在“随机”数据上用一些机器学习模型并且希望找到隐藏模式时,你其实

    02

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭
      领券