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These notes accompany the Stanford CS class CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. For questions/concerns/bug reports, please submit a pull request directly to our git repo.
Table of Contents: Gradient checks Sanity checks Babysitting the learning process Loss function Train/val accuracy Weights:Updates ratio Activation/Gradient distributions per layer Visualization Parameter updates First-order (SGD), momentum, Nesterov momentum Annealing the learning rate Second-order methods Per-parameter adaptive learning rates (Adagrad, RMSProp) Hyperparameter Optimization Evalua
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