吳恩達深度學習筆記二：超參數調試、正則化以及優化

這一章主要講解在實際的神經網絡訓練過程中，我們應該如何去進行優化處理，這其中就包括了對數據集的分類採集技巧、超參數的調試、正則化處理等。 1.對數據集的分類（訓練/驗證/測試集） 對大規模數據集分類的一般原則（非必須，只是建議），訓練集（training sets）、驗證集（development sets）和測試集（test sets）應該取自同一分佈，在這基礎上，我們一般把收集來的數據的絕大多

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