更多筆記請火速前往 DeepLearning.ai學習筆記匯總 本周我們將學習如何配置訓練/驗證/測試集，如何分析方差&偏差，如何處理高偏差、高方差或者二者共存的問題，如何在神經網絡中應用不同的正則化方法(如L2正則化、Dropout)，梯度檢測。 一、訓練/驗證/測試集 ...

1. Mini-batch梯度下降法 介紹 假設我們的數據量非常多，達到了500萬以上，那么此時如果按照傳統的梯度下降算法，那么訓練模型所花費的時間將非常巨大，所以我們對數據做如下處理： 如圖所示，我們以1000為單位，將數據進行划分，令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x ...

1.mini-batch梯度下降 在前面學習向量化時，知道了可以將訓練樣本橫向堆疊，形成一個輸入矩陣和對應的輸出矩陣： 當數據量不是太大時，這樣做當然會充分利用向量化的優點，一次訓練中就可以將所有訓練樣本涵蓋，速度也會較快。但當數據量急劇增大，達到百萬甚至更大的數量級時，組成的矩陣將極其龐大 ...

一、深層神經網絡 深層神經網絡的符號與淺層的不同，記錄如下： 用\(L\)表示層數,該神經網絡\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)層的神經元的數量，例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l ...

目前，深度神經網絡的參數學習主要是通過梯度下降法來尋找一組可以最小化結構風險的參數。在具體實現中，梯度下降法可以分為：批量梯度下降、隨機梯度下降以及小批量梯度下降三種形式。根據不同的數據量和參數量，可以選擇一種具體的實現形式。這里介紹一些在訓練神經網絡時常用的優化算法，這些優化算法大體上可以分為 ...

什么為梯度檢驗？？？ 　　梯度檢驗可以作為檢驗神經網絡是否有bug的一種方法，現神經網絡的反向傳播算法含有許多細節，在編程實現中很容易出現一些微妙的bug，但往往這些bug並不會影響你的程序運行，而且你的損失函數看樣子也在不斷變小。但最終，你的程序得出的結果誤差將會比那些無bug的程序高出一個 ...

一、調試處理 week2中提到有如下的超參數： α hidden units mini-batch size β layers learning rate decay ...

課程筆記 Coursera—Andrew Ng機器學習—課程筆記 Lecture 9_Neural Networks learning 作業說明 Exercise 4，Week 5，實現反向傳播 backpropagation神經網絡算法， 對圖片中手寫數字 0-9 進行識別。 數據集 ...