Day 22　Art and Science of Machine Learning (cont.) - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 22

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Google Developers Machine Learning

ML Study Jam Journey系列第 22 篇

Day 22　Art and Science of Machine Learning (cont.)

11th鐵人賽

2019-10-06 23:53:34

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Neural Networks

Linear Model can be represented as nodes and edges
Non-Linear Transformation (aka Activation Function)

Training

Three common failure modes for gradient descent

Gradients can vanish - Use ReLu instead of sigmoid/tanh
Gradients can explode - Batch Normalization
ReLu layers can die - Lower learning rates

Day 21　Art and Science of Machine Learning (cont.)

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直播研討會

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參賽組數

1064 組

團體組數

40 組

累計文章數

22207 篇

完賽人數

600 人

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