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随机梯度下降与卷积神经网络

hankcs
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发布于 2017/03/28 23:31
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CNN
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随机梯度下降与卷积神经网络
斯坦福UFLDL中CNN剩下两章的笔记,辅以两次编程练习,至此完成了CNN的学习。梯度下降概述诸如L-BFGS之类的批优化方法每次更新都使用整个训练集,能够收敛到局部最优。因为要设置的超参数很少,所以很好用,matlab里也有许多类似minFunc之类开箱即用的实现。但实践中计算整个训练集的损失函数和梯度是很慢的,极端情况下甚至无法把整个数据集装进单机内存里。批优化的另一个短处是无法在线处理新数据。随机梯度下降( $SGD$ )解决了这两个问题,在跑了单个或者少量的训练样本后,便可沿着目标函数的负梯度更新参...

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