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课程名称: Improving Deep Neural Networks Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
课程主页: https://www.coursera.org/learn/deep-neural-network
所在平台: Coursera
课程类别: 机器学习
大学或机构: deeplearning.ai
讲师： Andrew Ng，Head Teaching Assistant – Kian Katanforoosh
授课语言： 英语
提供字幕： 中英
课程文件大小： 1.12GB
课程介绍： 改善深度神经网络：超参数调整，正则化和优化：本课程将教您如何使深度学习正常运行的“魔术”。您将不会了解深度学习过程是不是一个黑匣子，而是会了解驱动性能的因素，并能够更系统地获得良好的结果。您还将学习TensorFlow。 3周后，您将：
-了解构建深度学习应用程序的行业最佳实践。 -能够有效使用常见的神经网络“技巧”，包括初始化，L2和辍学正则化，批量归一化，梯度检查；
-能够实施和应用各种优化算法，例如小批量梯度下降，动量，RMSprop和Adam，并检查其收敛性。
-了解深度学习时代关于如何设置训练/开发/测试集以及分析偏差/方差的新最佳实践 -能够在TensorFlow中实现神经网络。
这是深度学习专业课程的第二门课程。
本课程属于 Deep Learning Specialization/深度学习 专项课程 中的第2门课程。
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