《吴恩达深度学习工程师系列课程之——改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化》学习笔记

本课程分为三周内容： 深度学习的使用层面 优化算法 超参数调试、Batch正则化和程序框架 WEEK1 深度学习的使用层面 1.创建神经网络时选择： 神经网络层数 每层隐藏单元的个数 学习率为多少 各层采用的激活函数为哪些 2. 深度学习应用层面有 自然语言处理NLP、计算机视觉Vision、语音识别Speech、结构化数据等。 3. 数据分类：训练集、 验证集、测试集 4. 数据的获取方式：网页

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