摘要： 
本文讲解训练神经网络的核心方法：优化方式（SGD、动量更新、Nesterov动量、Adagrad、RMSProp、Adam等），正则化（L2、Dropout），迁移学习，模型集成等【对应 CS231n Lecture 7】 阅读全文
本文讲解训练神经网络的核心方法：优化方式（SGD、动量更新、Nesterov动量、Adagrad、RMSProp、Adam等），正则化（L2、Dropout），迁移学习，模型集成等【对应 CS231n Lecture 7】 阅读全文
摘要： 
本文讲解训练神经网络的核心方法：初始化（激活函数、数据预处理、权重初始化、正则化、梯度检查），训练动态（监控学习过程、参数更新、超参数优化）等【对应 CS231n Lecture 6】 阅读全文
本文讲解训练神经网络的核心方法：初始化（激活函数、数据预处理、权重初始化、正则化、梯度检查），训练动态（监控学习过程、参数更新、超参数优化）等【对应 CS231n Lecture 6】 阅读全文