人工智能实践：Tensorflow笔记2

1 损失函数 loss

均方误差 mse
交叉熵 ce Cross Entropy
softmax（）

2学习率 learning_rate

指数衰减学习率

3 滑动平均 ema （影子值）

参数变化，影子缓慢追随

4 正则化 regularization

缓解过拟合
L1 绝对值求和
L2 平方的绝对值求和

激活函数 sigmoid relu

最后编辑于：2018.04.09 21:22:56

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