【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.4）
1.4 正则化正则化用来解决神经网络过度拟合数据（即高方差）的问题，正则化的作用原理：1.在逻辑回归中的正则化用逻辑回归来实现，求成本函数的最小值，成本函数中的参数包括一些训练数据和不同数据中个体预测的损失,w和b是逻辑回归的两个参数，其中w是一个多维度的参数矢量，b是一个实数，在逻辑回归中添加正则化就是加入一个参数入（正则化参数），w欧几里得范数的平方等于wj（j从1到nx）平方的和，此方法称....
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.1）
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.1）1.1训练/开发/测试集如果想要构建一个高效的神经网络，那么配置训练、验证、测试集就要好好斟酌了。在创建神经网络时，要做一些决策，包括网络有几层，每层有几个隐藏单元，学习率，各层用到的激活函数等。但在实际应用中，我们不可能一开始就能够准确的预测出这些超参数的值，因而，可以说，应用型机器学习是一个高度迭代的过程。如果想要....
DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week4深层神经网络
一、深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同，记录如下： 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量，例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l]}\)表示第\(l\)层中的激活函数,\(a^{[l]}=g^{[l]}(z^{[l]})\) 二、前向和反向传...
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