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机器学习与深度学习 —— 参数的调优
1. 正则化系数与最速下降的步长
ℓ
(
W
,
b
)
=
−
1
N
∑
i
N
y
(
i
)
log
p
(
i
)
+
(
1
−
y
(
i
)
)
log
(
1
−
p
(
i
)
)
这里对全局的损失之所以取均值的原因在于,是为了解耦(decouple)后续的对权值矩阵的正则化系数以及 SGD 的步长;
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原文地址:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9422627.html
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