前言

吳恩達(dá)的課程堪稱經(jīng)典，有必要總結(jié)一下。
學(xué)以致用，以學(xué)促用，通過筆記總結(jié)，鞏固學(xué)習(xí)成果，復(fù)習(xí)新學(xué)的概念。

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• 前言
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• 正文
• • 超參數(shù)調(diào)整。

正文

超參數(shù)調(diào)整。

超參數(shù)信息。
用隨機測試的方法而不是格點法，測試所有的超參數(shù)。

選擇適宜的節(jié)點數(shù)。

隨機選擇超參數(shù)。
超參數(shù)調(diào)整時的適宜步伐。
指數(shù)化梯度回歸的超參數(shù)。
超參數(shù)測試時情形。
精心訓(xùn)練一個模型，或者同時訓(xùn)練很多個模型。
對輸入進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化可以加速你的學(xué)習(xí)進(jìn)度。
實現(xiàn)批量歸一化。
在一個網(wǎng)絡(luò)中加入批歸一化。
使用小批量樣本進(jìn)行工作。
實現(xiàn)小批量樣本的梯度下降。
在偏移了的輸入分布上訓(xùn)練算法。
為什么偏移的分布會影響到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。
批標(biāo)準(zhǔn)化也是正則化的一種。
測試時的批標(biāo)準(zhǔn)化。
訓(xùn)練識別不同生物。

softmax例子，進(jìn)行調(diào)整。
理解softmax。
損失函數(shù)。
總結(jié)一個softmax分類器。
深度學(xué)習(xí)框架。
激活問題。
代碼例子。

與50位技術(shù)專家面對面20年技術(shù)見證，附贈技術(shù)全景圖

總結(jié)

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