超參數

神經網絡筆記31. 梯度檢查2. 學習之前：合理性檢查的提示與技巧（很重要！！！）3. 檢查整個學習過程4. 參數更新5. 超參數調優6. 模型內建7. 總結
CS231n_課程筆記_完結基于深度學習的圖像分類神經網絡超參數模型內建參數更新梯度檢查
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卷積神經網絡：學習率、權重衰減、動量動量（Momentum）
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04-19
吳恩達深度學習第二課第三周：超參數調試、Batch正則化和程式架構
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01-17
機器學習模組化進階用法！建構企業級AI模組化流水線 ⛵機器學習與流水線（pipeline）簡介💡 步驟0：準備和加載資料💡 步驟1：資料清洗💡 步驟2：特征工程與資料變換💡 步驟3：類别非均衡處理（資料采樣）💡 步驟4：建構內建分類器💡 步驟5：超參數調整和特征重要性參考資料
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08-09
DeepLearning.ai學習筆記（二）改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化--week3 超參數調試、Batch正則化和程式架構
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10-04
超參數（Hyperparameter）
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07-10
[人工智能-深度學習-16]：神經網絡基礎 - 模型訓練超參數 - 學習率（learning rate）
神經網絡人工智能深度學習超參數學習率
11-10