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【浅层神经网络】深度学习专项课程学习记录2——单隐藏层神经网络解决图像二分类问题

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

【浅层神经网络】深度学习专项课程学习记录2——单隐藏层神经网络解决图像二分类问题

学习目标

用numpy实现一个具有单隐藏层的二分类神经网络模型。

笔记

学习时间

2022.6.23

总结
  1. 与逻辑回归不同,神经网络能够学习非线性的决策边界;
  2. 较大的模型(具有更多隐藏单元)能够更好地拟合训练集,直到最终最大的模型过拟合数据为止;
  3. 继续优化的方法:
    将tanh激活函数更改为sigmoid或ReLU;
    调整学习率。
需要注意的地方
  1. 反向传播的推导过程(没明白);
  2. 几种激活函数的优缺点总结还不全面。
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