1.调试处理

2.为超参数选择合适的范围

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4.正则化网络的激活函数

5.将batch norm拟合进神经网络

6. 为什么Batch Norm会起作用？

7.测试集怎么用Batch Norm？

　　也就是说在测试集中,gamma和beta值都是训练集训练得到的值,而样本均值和方差是测试集本身计算出来的,公式如下：

8. softmax回归

9. 训练一个softmax分类器

参考文献：

【1】为什么batch normalization在训练和测试时使用的均值和方差的计算方式不同？

【2】tensorflow中batch normalization的用法

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    这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4* ...

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