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http://www.zhangshenghai.com/posts/20956/
设置数据和模型在上一节中介绍了神经元的模型，具体来说，神经网络就是进行了一系列的线性映射与非线性激活函数交织的运算。本节将讨论更多的算法设计内容，比如数据预处理、批量归一化、正则化和损失函数。 数据预处理均值减法（Mean Subtraction），即零中心化，是预处理最常用的形式。它对数据中的每个独立特征都减去平均值，从几何上可以理解为在每个维度上都将数据云的中心迁移到原点。 归一化（Norma
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设置数据和模型在上一节中介绍了神经元的模型，具体来说，神经网络就是进行了一系列的线性映射与非线性激活函数交织的运算。本节将讨论更多的算法设计内容，比如数据预处理、批量归一化、正则化和损失函数。 数据预处理均值减法（Mean Subtraction），即零中心化，是预处理最常用的形式。它对数据中的每个独立特征都减去平均值，从几何上可以理解为在每个维度上都将数据云的中心迁移到原点。 归一化（Norma