吴恩达深度学习笔记二：超参数调试、正则化以及优化

这一章主要讲解在实际的神经网络训练过程中，我们应该如何去进行优化处理，这其中就包括了对数据集的分类采集技巧、超参数的调试、正则化处理等。 1.对数据集的分类（训练/验证/测试集） 对大规模数据集分类的一般原则（非必须，只是建议），训练集（training sets）、验证集（development sets）和测试集（test sets）应该取自同一分布，在这基础上，我们一般把收集来的数据的绝大多

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