吳恩達-DeepLearning.ai-02 改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化

02 改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化總結 第一週 深度學習的實用層面 1、數據集劃分：訓練、驗證、測試。驗證數據是有偏估計，測試數據是無偏估計。 傳統（數據量小）：驗證和測試數據集比較大（60,20,20） 現在（數據量大）：驗證和測試數據集比較大（98,1,1） 2、數據集分佈保持一致：不同來源的數據集數據分佈不一樣，對於模型來說性能影響很大，所以要保持模型數據分佈一致。 偏差方差

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