梯度下降?学习率?可视化?

博客围绕反向传播、梯度下降展开,提出什么是反向传播、梯度下降,有哪些梯度下降算法,以及梯度下降和学习率的关系、归一化范围等问题。还提及激活函数,介绍了keras不同后台的通道顺序,同时给出了相关参考链接。

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什么是反向传播?什么是梯度下降?有哪几种梯度下降算法?梯度下降和学习率有什么关系?为什么要归一化到[0,1]或[-1,1]

https://blog.youkuaiyun.com/u012526120/article/details/49183279

http://www.sohu.com/a/131923387_473283

https://www.cnblogs.com/volcao/p/9144362.html

https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/9612686.html

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38208741/article/details/79983310

https://segmentfault.com/a/1190000012645225?utm_source=tag-newest

https://blog.youkuaiyun.com/Miss_yuki/article/details/80618813

激活函数

keras 后台为theano 通道顺序为[batchsize,波段, 行,列];后台tensorflow通道顺序为[num,行,列,波段],但是tensorflow可以指定通道的顺序:DATA_FORMAT = 'channels_first',即通道维靠前。

https://blog.youkuaiyun.com/qq_39622065/article/details/81228915

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