Deep Learning 22:总结一些deep learning的基本知识
1.交叉熵代价函数
2.正则化方法:L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
3. 数据预处理
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Optimization: Stochastic Gradient Descent
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7.ReLu(Rectified Linear Units)激活函数总结
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