判断题
使用线性策略选取学习率时,温和的振荡是良好的,容易在训练随机代价函数时出现。
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判断题 神经网络代价函数具有非常多甚至不可数无限多的局部极小值。
判断题 Dropout训练的所有模型都是独立的。
判断题 偏差和方差度量着估计量的两个不同误差来源。偏差度量着数据上任意特定采样可能导致的估计期望偏差,而方差度量着偏离真实函数或参数的误差期望。