吳恩達DeepLearningCourse2-改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化

# 奧利給幹就完了! 文章目錄 第一週：深度學習的實用層面 訓練、開發、測試集 偏差、方差 機器學習基本步驟 L2正則化 Dropout（隨機失活）正則化 其它正則化方法 正則化輸入 神經網絡的權重初始化 梯度檢驗 第一週：深度學習的實用層面 訓練、開發、測試集 應用深度學習是一個典型的迭代過程，因爲不可能一開始就確定最優的超參數，需要多次循環往復，才能設計優秀的神經網絡，因此循環該過程的效率是決

>>阅读原文<<