Coursera deeplearning.ai 深度學習筆記2-1-Practical aspects of deep learning-神經網絡實際問題分析(初始化&正則化&訓練效率)與代碼實現

1. 模型訓練 1.1 數據集 數據集設定：訓練集train set、開發集dev set、測試集test set。採用訓練集對模型進行訓練，然後採用驗證集驗證參數，直到訓練集和開發集均能得到較好的結果，再採用測試集進行評估。 在以往的機器學習中，三種數據集的比例train/dev/test爲70%/30%/0%或者60%/20%/20%。 在大數據中，可以視數據量來確定三種數據集的比例，例如98

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