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RSS订阅原创 深度学习入门02手写数字识别的神经网络
所谓mini-batch学习，就是从训练数据中随机选择一部分数据（称为mini-batch），再以这些mini-batch为对象，使用梯度法更新参数的过程。过拟合是指，虽然训练数据中的数字图像能被正确辨认，但是不在训练数据中的数字图像却无法被识别的现象。训练数据的损失函数值减小，虽说是神经网络的学习正常进行的一个信号，但光看这个结果还不能说明神经网络在其他数据集上也一定能有同等程度的表现。神经网络学习的最初目标是掌握泛化能力，因此，要评价神经网络的泛化能力，就必须使用不包含在训练数据中的数据。
2023-03-19 10:54:33
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空空如也
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