Coursera deeplearning.ai 深度学习笔记2-1-Practical aspects of deep learning-神经网络实际问题分析(初始化&正则化&训练效率)与代码实现

1. 模型训练 1.1 数据集 数据集设定：训练集train set、开发集dev set、测试集test set。采用训练集对模型进行训练，然后采用验证集验证参数，直到训练集和开发集均能得到较好的结果，再采用测试集进行评估。 在以往的机器学习中，三种数据集的比例train/dev/test为70%/30%/0%或者60%/20%/20%。 在大数据中，可以视数据量来确定三种数据集的比例，例如98

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