第 三 周 超 参 数 调 试 、 Batch 正 则 化 和 程 序 框 架 (Hyperparameter tuning)
3.1 调试处理(Tuning process)3.2 为超参数选择合适的范围(Using an appropriate scale to pick hyperparameters)3.3 超参数训练的实践: Pandas VS Caviar(Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar)3.4 归一化网络的激活函数( Normalizing activations in a network)3.5 将 Batch Norm 拟合进神经网络(Fitting Batch Norm into a neural network)3.6 Batch Norm 为什么奏效?(Why does Batch Norm work?)3.7 测试时的 Batch Norm(Batch Norm at test time)3.8 Softmax 回归(Softmax regression)3.9 训练一个 Softmax 分类器(Training a Softmax classifier)tensorflow tutorialimprov_utils.pytf_utils.py
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