改善深层神经网络(吴恩达)_深度学习的应用层面

这是本系列的第三篇了，主要会谈到：参数与超参数、数据的划分、偏差与方差、正则化 参数与超参数： 在前面的学习中，了解到神经网络中的参数其实有很多，例如权重w、偏置b，学习率α，隐藏层数、隐藏层神经元个数、激活函数等。观察后我们会发现，前面的参数w、b是神经网络能够通过训练，自己不断优化的，这样就叫参数。而后面这些参数，例如学习率α、激活函数的是选择都是要人们通过所谓的经验来设定的，并且这些参数的设

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