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本课件包括：演示文稿，示例，代码，题库，和声音等，小象学院拥有完全知识的权利；只限于善意散播。任何其他人或机构不得盗版、 结

1.神经网 2.3.4.

1.2.3.掌握“配件”对神经网络性能的影响，会

1.神经网 ：线性回2.3.4.

概念:线性关系来描述输入到输出的

数据：[(x1,1,x2,1,x3,1(x1,2,x2,2,x3,2目标：minimize(ŷt-yt)

当前m0=[

梯度下降：梯度计Δm=[x1,t,x2,t,梯度下降：参数更新m:=m-

y

w

1.神经网 3.4.

yy

1

ReLU(Rectifiedlinear

1.神经网 2.4.

神经网络求导－TensorFlow实var=tf.Variable(...)loss=some_function_of(var,data)var_grad=tf.gradients(loss,[var])sess=var_grad_val=sess.run(var_grad,feed_dict={data:

见:course_2_tf_nn.py 1.神经网 2.3.

Loss影响 [0.024,0.064,0.175,0.475,0.024,0.064,

CrossW.Li,F.Abtahi,Z.Zhu,ActionUnitDetectionwithRegionAdaptation,Multi-labelingLearningandOptimalTemporalFusing.CVPR2017.

b.合并多个

2.学习率Learning

2.Learning

3.

4.过拟合

［面试题］Dropout，Pooling

w:=w-

4

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