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深度學習第二課 改善深層神經網絡:超參數調試、正則化以及優化 第一週正則化 筆記和作業
時間 2020-12-24
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吳恩達
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正則化 通常而言,深度學習的Regularization 方法包括: 1. L2正則化 2. Dropout 3. Data Augmentation 4. Early stopping L2 正則化 「Weight decay」 L2正則爲什麼會有效果,爲什麼會regularization? 1. 當 λ 變大時, w[L] 變小,相當於很多神經元不再起效,因此神經網絡簡化爲簡單的模型; 2.
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