深度學習與神經網絡-吳恩達（Part2Week1）-神經網絡的實用層面

一，神經網絡的實用層面 1.1 訓練/開發/測試集 超參數是與深度神經網絡結構相關但我們事先無法確定的經驗參數，包括層數，神經元數目，學習效率等，超參數的選擇決定我們模型的性能，因此我們希望通過實驗來確定這些參數，深度學習是一個高度迭代的過程。 通常將數據集劃分爲三個部分，即訓練集，驗證集及測試集。通過訓練集進行模型的訓練，通過驗證集或簡單交叉驗證集選擇最好的模型，最後將模型在測試數據上進行評估。

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