江寒在这个FCN网络中，实现了一种新的训练策略，也就是迷你批次训练法。

简单地说，就是每次在18万个训练数据中，随机抽取若干条数据，组成一个小包，作为训练的样本。

然后，若干个小包组成一个完整的批次，训练若干个批次后，训练过程就宣告结束。

显而易见，相较于一次训练全部数据，这样做既节省了资源，又能提高训练速度。

这里涉及到3个超参数：每个小包的数据条数n，每批次包含的小包数量m，以及训练的总批次s。

神经网络里，每个神经元的偏置和权重，都是在训练中获得的，称作参数。

而学习速率、隐藏层神经元的数量，隐藏层的层数，权重初始化方案的选择、激活函数的选择、损失函数的选择……

这些都是超参数，必须在神经网络训练之前指定。

Loading...

未加载完，尝试【刷新网页】or【关闭小说模式】or【关闭广告屏蔽】。

使用【Firefox浏览器】or【Chrome谷歌浏览器】打开并收藏！

移动流量偶尔打不开，可以切换电信、联通网络。

收藏网址：www.haimabooks.com

(＞人＜；)