Deep Learning Specialization課程筆記——正則化和最優化
Machine Learning Application算法 本週學習如何在實際運用中使神經網絡高效工做。網絡 訓練神經網絡，你必須作不少決定：神經網絡多少層？每層多少隱藏單元？學習速率多少？用什麼激活函數？而這些超參數並不經常一次性猜中，因此須要idea->code->experiment的不斷循環。ide 關於測試集大小問題：當數據量巨大時，測試集所佔比例能夠變小（如30%->10%）函數 另
相關文章
- 1. Deep Learning Specialization課程筆記——正則化和最優化
- 2. Deep Learning Specialization課程筆記——最優化算法
- 3. [Deep Learning] 正則化
- 4. Deep Learning：正則化（八）
- 5. Deep Learning：正則化（十二）
- 6. Deep Learning：正則化（七）
- 7. Deep Learning：正則化（十三）
- 8. Deep Learning Specialization課程筆記——深層神經網絡
- 9. 【Deep learning AI】 超參數調試、正則化與優化
- 10. 《deep learning》學習筆記（7）——深度學習中的正則化
- 更多相關文章...
- • SEO - 搜索引擎優化 - 網站建設指南
- • Web 語義化 - 網站建設指南
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • IntelliJ IDEA 代碼格式化配置和快捷鍵
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Deep Learning Specialization課程筆記——正則化和最優化
- 2. Deep Learning Specialization課程筆記——最優化算法
- 3. [Deep Learning] 正則化
- 4. Deep Learning：正則化（八）
- 5. Deep Learning：正則化（十二）
- 6. Deep Learning：正則化（七）
- 7. Deep Learning：正則化（十三）
- 8. Deep Learning Specialization課程筆記——深層神經網絡
- 9. 【Deep learning AI】 超參數調試、正則化與優化
- 10. 《deep learning》學習筆記（7）——深度學習中的正則化