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网络安全 11 算法 9 python 9 计科 1 机器学习 5 搞事情 2 后端学习 2 前端 1
训练/开发/测试集 训练/开发/测试集
训练/开发/测试集训练时一般需要调试的参数 layers 层数 hidden units 每层多少个隐藏单元 learning rate 学习率时多少 activation functions 每层选取什么激活函数 。。。。
2019-04-11 机器学习
吴恩达深度学习笔记
深层神经网络 深层神经网络
第四周作业知识回顾步骤 初始化网络参数 前向传播 2.1 计算一层的中线性求和的部分 2.2 计算激活函数的部分（ReLU使用L-1次，Sigmod使用1次） 2.3 结合线性求和与激活函数 计算误差 反向传播
2019-04-09 机器学习
吴恩达深度学习笔记
1.2偏差与方差 1.2偏差与方差
1.2 偏差与方差二者在深度学习上的现状 一般将二者分开考虑，并不考虑二者的权衡 偏差 偏差高，欠拟合 描述的是训练集的测试结果和事实标签之间的差距 方差 方差高，过拟合 描述的是训练集与验证集之间的准确性的差距
2019-04-09 机器学习
吴恩达深度学习笔记
神经网络 神经网络
花了一个晚上终于搞定了第三周的作业，下周也要加油啊！😁
2019-03-25 机器学习
吴恩达深度学习笔记 神经网络
正则化 正则化
正则化正则化的目的 神经网络过度拟合了数据 减小网络误差 正则化的作用原理逻辑回归中的正则化 最小化误差函数时，添加一个新的参数D，这个参数是关于W的，而没有关于b的 因为W本身是一个高维参数矢量，已经可以表达高偏差问题，W本
2019-01-22 机器学习
深度学习 基本概念