摘要：
为超参数选择合适的范围（ Using an appropriate scale to pick hyperparameters） 随机取值可以提升你的搜索效率。但随机取值并不是在有效范围内的随机均匀取值，而是选择合适的标尺，用于探究这些超参数，这很重要。 假设你要选取隐藏单元的数量${n^{[l]} 阅读全文
摘要：
调试处理（ Tuning process） 按照参数的重要性依次排列： 学习速率$\alpha$ Momentum（动量梯度下降法）的参数$\beta$ 如果使用Adam 优化算法的参数${\beta _1}$，${\beta _2}$，$\varepsilon $，但是通常使用默认值：0.9,0. 阅读全文