JavaShuo
欄目
標籤
[改善深度神經網絡] Practical aspects of deep learning習題解析
時間 2020-12-24
標籤
人工智能
简体版
原文
原文鏈接
這是[改善深度神經網絡]課程第一週的習題,一共10道。 解答: 對於普通規模的機器學習,train/dev/test數據集的劃分比例通常爲60/20/20,但對於大規模的數據另當別論,本題有一百萬數據樣本,測試數據集只需一萬就足夠了,所以劃分比例爲98/1/1,答案選項2。 解答: dev和test數據集應該具有相同的分佈,答案是選項1。 解答: 避免過擬合的方法是正則化、增加訓練數據集,而增加隱
>>阅读原文<<
相關文章
1.
深度神經網絡優化(一)- Practical aspects of Deep Learning
2.
[改善深度神經網絡] Optimization algorithms習題解析
3.
007 Practical aspects of Deep Learning
4.
【吳恩達深度學習筆記】2.1 Practical aspects of Deep Learning
5.
[coursera/ImprovingDL/week1]Practical aspects of Deep Learning(summary&question)
6.
[改善深度神經網絡] Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks習題解
7.
Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - Normalizing inputs 輸入歸一化
8.
Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - Regularizing your neural network 神經網絡範數正則化
9.
Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - Understanding dropout 理解隨機失活正則化
10.
Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - Vanishing/Exploring gradients 梯度消失/爆炸
更多相關文章...
•
XML DOM 解析器
-
XML DOM 教程
•
TCP滑動窗口機制深度剖析
-
TCP/IP教程
•
算法總結-深度優先算法
•
互聯網組織的未來:剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
Deep Learning
神經網絡
深度解析
深度學習-改善深層神經網絡
神經網絡與深度學習
神經網絡和深度學習
深度學習-卷積神經網絡
aspects
practical
改善
網站品質教程
網站建設指南
網站主機教程
調度
學習路線
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
Mud Puddles ( bfs )
2.
ReSIProcate環境搭建
3.
SNAT(IP段)和配置網絡服務、網絡會話
4.
第8章 Linux文件類型及查找命令實踐
5.
AIO介紹(八)
6.
中年轉行互聯網,原動力、計劃、行動(中)
7.
詳解如何讓自己的網站/APP/應用支持IPV6訪問,從域名解析配置到服務器配置詳細步驟完整。
8.
PHP 5 構建系統
9.
不看後悔系列!Rocket MQ 使用排查指南(附網盤鏈接)
10.
如何簡單創建虛擬機(CentoOS 6.10)
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
深度神經網絡優化(一)- Practical aspects of Deep Learning
2.
[改善深度神經網絡] Optimization algorithms習題解析
3.
007 Practical aspects of Deep Learning
4.
【吳恩達深度學習筆記】2.1 Practical aspects of Deep Learning
5.
[coursera/ImprovingDL/week1]Practical aspects of Deep Learning(summary&question)
6.
[改善深度神經網絡] Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks習題解
7.
Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - Normalizing inputs 輸入歸一化
8.
Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - Regularizing your neural network 神經網絡範數正則化
9.
Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - Understanding dropout 理解隨機失活正則化
10.
Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - Vanishing/Exploring gradients 梯度消失/爆炸
>>更多相關文章<<