《吳恩達深度學習工程師系列課程之——改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化》學習筆記

本課程分爲三週內容： 深度學習的使用層面 優化算法 超參數調試、Batch正則化和程序框架 WEEK1 深度學習的使用層面 1.創建神經網絡時選擇： 神經網絡層數 每層隱藏單元的個數 學習率爲多少 各層採用的激活函數爲哪些 2. 深度學習應用層面有 自然語言處理NLP、計算機視覺Vision、語音識別Speech、結構化數據等。 3. 數據分類：訓練集、 驗證集、測試集 4. 數據的獲取方式：網頁

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