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[Research Paper] A disciplined approach to neural network hyper-parameters: Part 1 – learning rate, batch size, momentum, and weight decay

Which value or method works well for NN hyperparameters?

[Hands-On ML] 12장. 텐서플로를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련 - 2

사용자 정의 층과 모델, tf.GradientTape()를 이용한 후진 자동 미분

[Statistics 110] 10. Expectation Continued

Expectation, Negative Binomial, Putnam, St.Petersburg Paradox

[Hands-On ML] 12장. 텐서플로를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련 - 1

Tensorflow 기본 및 사용자 정의 손실 함수, 활성화 함수, 초기화, 규제, 제한, 지표

[Statistics 110] 09. Expectation, Indicator Random Variables, Linearity

Expectation, Indicator Random Variables, Linearity, Geometric Distribution