吴恩达《深度学习》笔记二——改善神经网络
writed by changfei_lovelife~ 改善神经网络：正则化、优化算法、超参数调试 让神经网络表现良好 加快训练 第一部分 正则化 1.偏差与方差： 训练集误差与最优误差的差值——>偏差，过大时欠拟合 验证集误差与训练集误差的差值——>方差，过大时过拟合 解决偏差与方差的流程图： 2.L2正则化： 本质：在损失函数中添加正则项，改变dw值 逻辑回归实现正则化： 神经网络实现正则化
相关文章
- 1. 吴恩达深度学习笔记之改善神经网络(二)
- 2. 吴恩达深度学习笔记之改善神经网络(一)
- 3. 吴恩达-深度学习-卷积神经网络-Padding 笔记
- 4. 吴恩达深度学习笔记——循环神经网络（RNN）
- 5. 【吴恩达】神经网络与深度学习笔记
- 6. 吴恩达-深度学习笔记《神经网络基础》
- 7. 吴恩达-深度学习笔记《卷积神经网络》
- 8. 吴恩达-深度学习-卷积神经网络-Stride 笔记
- 9. 吴恩达深度学习笔记——卷积神经网络（CNN）
- 10. 吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
