今天的内容会带大家了解 1. 透过互动式网页了解卷积网络 2. 卷积网络超参数对于训练与预测率的影响 3. 特征图 (feature map) 视觉化的效果 L2_weight decay:在设置上,Weight Decay 是一个 L2 penalty,是对参数取值平方和的惩罚 取值可以量子化,即存在大量可压缩空间,因为 Relu 的存在使得其有界. weight decay :最终目的是防止过拟合,所以 weight decay 的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响 若 weight decay 很大,则复杂的模型损失函数的值也就大. Momentum :梯度下降法中一种常用的加速技术 有了大概的理解之后,我们开始今天的学习吧!