02. 改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化 —— week1 深度學習的實用層面（編程作業）

1 初始化參數 嘗試了三種初始化方法，比較分類和代價函數變化。 全部初始化爲0 parameters['W' + str(l)] = np.zeros((layers_dims[l], layers_dims[l - 1])) 算法性能差，運行過程中成本沒有真正降低。 分類失敗，該模型預測每個都爲0。通常來說，零初始化都會導致神經網絡無法打破對稱性，最終導致的結果就是無論網絡有多少層，最終只能得到

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