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One Forth
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深度学习优化与工程方法
A05
人工智能
深度学习优化与工程方法
05
One Forth
随机优化、归一化、正则化、调试与分布式训练。
3 编 · 6 章
开始本册
目录
6 章
第一编 深度优化
01
随机梯度、动量与自适应方法
02
学习率调度与二阶近似
第二编 训练稳定性
03
归一化方法与尺度控制
04
正则化、数据增强与早停
第三编 训练工程与综合复习
05
混合精度、分布式训练与检查点
06
调试、复现实验与工程方法综合复习
先修教材
A04 神经网络与反向传播
C02 数据处理、实验设计与可复现计算
相关教材
A04 神经网络与反向传播
A06 卷积神经网络与计算机视觉
参考资料
Adam: A Method for Stochastic Optimization
Deep Learning
Stanford CS229 Course Materials