由于它们是“关于参数的参数”,因此称为“超参数(hyperparameters)”。超参数的应用似乎更为符合贝叶斯决策思想:参数本身也 … caai.cn|基于9个网页 2. 超參數 其中,a, s, µ0, Σ为超參數(hyperparameters),如何利用马可夫链 thuir.thu.edu.tw|基于 1 个网页...
hyper-parameters 超参数;[例句]The hyper-parameters are obtained easily by maximizing the marginal likelihood without resorting to expensive cross-validation technique.而且模型的超参数都可以通过最大化边缘似然函数直接最优化得到，不需要使用到计算复杂的交叉验证技术。
Michael A.Nielsen, “Neural Networks and Deep Learning“Chapter3-how_to_choose_a_neural_network’s_hyper-parameters, Determination Press, 2015. 这里也有他人关于第三章的中文理解——机器学习算法中如何选取超参数:学习速率、正则项系数、minibatch size 选择可变学习速率的好处:Ciresan, Ueli Meier, Luca M...
我们到目前为止在神经网络中使用了好几个参数, hyper-parameters包括: 学习率(learning rate):η Regularization parameter:λ 之前只是设置了一些合适的值, 如何来选择合适的hyper-parameters呢? 例如: 我们设置如下参数: 隐藏层: 30个神经元, mini-batch size: 10, 训练30个epochs η=10.0, λ=1000.0 >>>impor...
P20第20章 神经网络参数hyper-parameters选择 31:08 P21第21章 深度神经网络中的难点 36:57 P22第22章 用ReL解决VanishingGradient问题 16:40 P23第23章 ConvolutionNerualNetwork算法 29:41 P24第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上 30:51 P25第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下 ...
经过4.3节的CNN卷积神经网络原理的讲解,笔者相信大家已经迫不及待地想建属于自己的神经网络来训练了。不过,在此之前,笔者还是有一些东西要给大家介绍的。那就是神经网络的超参数(Hyperparameters),记忆力好的读者会发现笔者在上一节中就有提及超参数。
阿力阿哩哩:炼丹配方|超参数(Hyperparameters)| 上34 赞同 · 1 评论文章 4.4.4 常见的激励函数 在谈及常见的激励函数前,我们得先知道激励函数是干什么用的。如图 4.3所示,神经元的输出值会经历一个f函数,我们将这个函数叫做激励函数(activation function)。加入激励函数的目的也非常纯粹,就是为了让神经网络模型...
什么是超参数(hyperparameters)? 超参数(hyperparameters)是根据经验设定的值,是人为设定的值。
而引入新的（hyper）parameter，就相当于在扩大参数空间。很多时候，我们对于观测对象是有一定了解的，所以...
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