Dans le deuxième cours de la Specialization Deep Learning, vous ouvrirez la boîte noire du deep learning pour comprendre les processus qui conduisent à la performance et générer de bons résultats de manière systématique.
Amélioration des réseaux neuronaux profonds : Réglage des hyperparamètres, régularisation et optimisation
Ce cours fait partie de Spécialisation Deep learning
Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
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(63,169 avis)
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : réglage des hyperparamètres
- Catégorie : Optimisation mathématique
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3 devoirs
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Il y a 3 modules dans ce cours
Découvrez et expérimentez une variété de méthodes d'initialisation différentes, appliquez la régularisation L2 et l'abandon pour éviter le surajustement du modèle, puis appliquez la vérification du gradient pour identifier les erreurs dans un modèle de détection de la fraude.
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