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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY 23
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Google Developers Machine Learning

ML Study Jam Journey系列 第 23 篇

Day 23　Art and Science of Machine Learning (cont.)

11th鐵人賽
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Logistic Regression

  • Use Cross Entropy typically

  • Two problems

    1. Weights will be driven to -inf and +inf the longer we train
    2. Near the asymptotes, gradient is really small

Training

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

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  1. 26
    Day 26　Art and Science of Machine Learning (cont.)
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    Day 27　Art and Science of Machine Learning (cont.)
  3. 28
    Day 28　Summary
  4. 29
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  5. 30
    Day 30　Summary (cont.)
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1064 組
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