deeplearning
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本篇文章前半段先對網路裁減做簡單介紹，後半段針對彩卷假說作文獻式的探討。網路裁減是一種重新發現等價小網路的方法，主要目的在為 over-parameterized 的方式訓練而成的類神經網路提供一個精簡版的網路，有助於在資源受限的平台上運行。彩卷假說則是探討權重初始值和網路裁減之間的關係。
我們將會對動態設定學習率（learning rate）作為最陡梯度下降法的變異演算法做介紹。內容包括了解釋什麼事循環式的學習率調整排程法和何謂使用指數衰退權重來計算移動平均值，同時也介紹如何對大量參數的變數進行最佳化和目前活躍的演算法變異。如 adagrad, adadelta 和 RMSprop
