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深度学习中，Batch梯度下降使用整个训练集计算梯度，更新稳定但计算成本高；Mini-Batch梯度下降则使用小批量数据，在内存效率和计算速度上更优，是当前主流方法。...

输入归一化是机器学习数据预处理的关键步骤，通过对特征值进行标准化调整（通常采用均值-标准差方法），使不同量纲的特征具有可比性。其核心价值在于优化梯度下降效率，确保特征贡献均...

理解Inverted Dropout的每一步 Dropout是一种强大的神经网络正则化技术。为了真正掌握它，我们必须清晰地追踪数据在网络中每一步的变化，尤其是在加入了Dro...