console的博客

【代码】使用opencv-python实现一个简易人脸检测和识别系统。

示例：二分类，已知答案y_=(1,0)，预测y1=(0.6,0.4)，y2=(0.8,0.2)，哪个更接近标准答案？可以先用较大学习率，快速得到较优解，然后逐步减小学习率，使模型在训练后期稳定。神经网络训练时为了提高效率，每次喂入batch个数据，每个batch是。的加权值，弱化了训练数据的噪声，一般不正则化b。正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给。二阶动量：与梯度平方相关的函数。预测值y与已知答案y_的差距。nn优化目标：loss最小。一阶动量：与梯度相关的函数。，所有y2预测更准。

这里使用一个最简单的网络实现鸢尾花分类。acc/loss可视化。

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