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神经网络训练细节与注意点

本文主要包括以下内容：

梯度检查
合理性（Sanity）检查
检查学习过程损失函数训练集与验证集准确率权重：更新比例每层的激活数据与梯度分布可视化
参数更新一阶（随机梯度下降）方法，动量方法，Nesterov动量方法学习率退火二阶方法逐参数适应学习率方法（Adagrad，RMSProp）
超参数调优
评价模型集成
拓展引用

梯度检查

理论上将进行梯度检查很简单，就是简单地把解析梯度和数值

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