第一章 神經網絡與深度學習(Neural Network & Deeplearning) DeepLearning.ai學習筆記(一)神經網絡和深度學習--Week3淺層神經網絡 ...
第一章 神經網絡與深度學習(Neural Network & Deeplearning) DeepLearning.ai學習筆記(一)神經網絡和深度學習--Week3淺層神經網絡 ...
介紹 DeepLearning課程總共五大章節,該系列筆記將按照課程安排進行記錄。 另外第一章的前兩周的課程在之前的Andrew Ng機器學習課程筆記(博客園)&Andrew Ng機器學 ...
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 ...
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 ...
一、進行誤差分析 很多時候我們發現訓練出來的模型有誤差后,就會一股腦的想着法子去減少誤差。想法固然好,但是有點headlong~ 這節視頻中吳大大介紹了一個比較科學的方法,具體的看下面的例子 ...
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 ...
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^{[ ...
一、為什么是ML策略 如上圖示,假如我們在構建一個喵咪分類器,數據集就是上面幾個圖,訓練之后准確率達到90%。雖然看起來挺高的,但是這顯然並不具一般性,因為數據集太少了。那么此時可以想到的ML策略 ...