1.6 Dropout 正则化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授 - 代码天地

1.6 Dropout 正则化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

其他 2020-04-08 23:15:02 阅读次数: 0

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1.6 Dropout 正则化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.7 理解 Dropout-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.6 Dropout 正则化

1.4 正则化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

吴恩达深度学习第二课第二周：L2正则化和dropout

1.8 其他正则化方法-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.13 梯度检验-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.2 偏差/方差-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.8 Softmax 回归-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.12 总结-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.11 TensorFlow-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.11 神经网络的权重初始化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.4 归一化网络的激活函数-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.9 归一化输入-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.5 将 Batch 拟合进神经网络-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.10 深度学习框架-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.3 机器学习基础-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.12 梯度的数值逼近-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.10 梯度消失与梯度爆炸-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.1 训练/开发/测试集-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.7 测试时的 BatchNorm-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.6 BatchNorm 为什么起作用-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.3 超参数训练实战：Pandas vs. Caviar-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.9 训练一个 Softmax 分类器-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

0.0 目录-深度学习第二课《改善神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.5 为什么正则化有利于预防过拟合-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

吴恩达深度学习课程第二课-改善深层神经网络

1.6 三维卷积-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

深度学习笔记：1.6 dropout正则化 &amp; 1.7 why dose drop-out work?

吴恩达深度学习第二课第一周作业及学习心得体会——初始化权重、L2正则化、dropout

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