[DeeplearningAI筆記]第二章1.9歸一化normalization 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.9 歸一化Normaliation 訓練神經網絡,其中一個加速訓練的方法就是歸一化輸入(normalize inputs ...

dropout 正則化（ Dropout Regularization） 除了L2正則化，還有一個非常實用的正則化方法——Dropout（ 隨機失活）： 假設你在訓練上圖這樣的神經網絡，它存在過擬合，這就是 dropout 所要處理的，我們復制這個神經網絡， dropout 會遍歷網絡 ...

　　除了L2正則化，還有一個非常實用的正則化方法----dropout（隨機失活），下面介紹其工作原理。 假設你在訓練下圖左邊的這樣的神經網絡，它存在過擬合情況，這就是dropout所要處理的。我們復制這個神經網絡，dropout會遍歷網絡每一層，並設置一個消除神經網絡中節點的概率 ...

[DeeplearningAI筆記]第二章2.6-2.9Momentum/RMSprop/Adam與學習率衰減 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 2.6 動量梯度下降法(Momentum) 另一種成本函數優化算法,優化速度一般快於標准的梯度 ...

[DeeplearningAI筆記]第二章3.8-3.9分類與softmax 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 3.8 Softmax regression Softmax回歸.能讓你在試圖識別某一分類時作出預測,或者說是多種分類的一個,不只是識別兩個分類. 以識別圖片 ...

[DeeplearningAI筆記]第二章2.3-2.5帶修正偏差的指數加權平均 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 2.3 指數加權平均 舉個例子,對於圖中英國的溫度數據計算移動平均值或者說是移動平均值(Moving average ...

[DeeplearningAI筆記]第二章3.4-3.7-Batch NormalizationBN算法 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 3.4正則化網絡的激活函數 Batch歸一化會使你的參數搜索問題變得很容易,使神經網絡對超參數的選擇更加穩定.超參數的范圍會更龐大,工作 ...

1.dropout dropout是一種常用的手段，用來防止過擬合的，dropout的意思是在訓練過程中每次都隨機選擇一部分節點不要去學習，減少神經元的數量來降低模型的復雜度，同時增加模型的泛化能力。雖然會使得學習速度降低，因而需要合理的設置保留的節點數量。 在TensorFlow中 ...