吴恩达-DeepLearning.ai-02 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

02 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化总结 第一周 深度学习的实用层面 1、数据集划分：训练、验证、测试。验证数据是有偏估计，测试数据是无偏估计。 传统（数据量小）：验证和测试数据集比较大（60,20,20） 现在（数据量大）：验证和测试数据集比较大（98,1,1） 2、数据集分布保持一致：不同来源的数据集数据分布不一样，对于模型来说性能影响很大，所以要保持模型数据分布一致。 偏差方差

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