DeepLearning.AI
Amélioration des réseaux neuronaux profonds : Réglage des hyperparamètres, régularisation et optimisation
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Amélioration des réseaux neuronaux profonds : Réglage des hyperparamètres, régularisation et optimisation

Ce cours fait partie de Spécialisation Deep learning

Andrew Ng
Kian Katanforoosh
Younes Bensouda Mourri

Instructeurs : Andrew Ng

Enseignant de premier plan

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.9

(63,169 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 23 heures
Apprenez à votre propre rythme
96%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Deep learning
  • Catégorie : réglage des hyperparamètres
  • Catégorie : Optimisation mathématique

Détails à connaître

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Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Obtenez un certificat professionnel partageable
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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.

Inclus

15 vidéos5 lectures1 devoir3 devoirs de programmation

Développez votre boîte à outils d'apprentissage profond en ajoutant des optimisations plus avancées, le minibatching aléatoire et la planification de la décroissance du taux d'apprentissage pour accélérer vos modèles.

Inclus

11 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation

Découvrez TensorFlow, un cadre d'apprentissage profond qui vous permet de construire des réseaux neuronaux rapidement et facilement, puis d'entraîner un réseau neuronal sur un ensemble de données TensorFlow.

Inclus

11 vidéos7 lectures1 devoir1 devoir de programmation

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XG
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Révisé le 8 oct. 2019

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