吴恩达DeepLearningCourse2-改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

# 奥利给干就完了! 文章目录 第一周：深度学习的实用层面 训练、开发、测试集 偏差、方差 机器学习基本步骤 L2正则化 Dropout（随机失活）正则化 其它正则化方法 正则化输入 神经网络的权重初始化 梯度检验 第一周：深度学习的实用层面 训练、开发、测试集 应用深度学习是一个典型的迭代过程，因为不可能一开始就确定最优的超参数，需要多次循环往复，才能设计优秀的神经网络，因此循环该过程的效率是决

>>阅读原文<<