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COMO: Inicialização de peso da rede neural profunda
Dada a tarefa de aprendizado difícil (por exemplo, alta dimensionalidade, complexidade inerente aos dados), as Redes Neurais Profundas se tornam difíceis de treinar. Para facilitar muitos dos problemas, pode-se: Normalizar && escolher dados de qualidade escolha um algoritmo de treinamento diferente (por exemplo, RMSprop em vez de Gradient Descent) escolha …