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심층 신경망 개선: 하이퍼파라미터 튜닝, 정규화 및 최적화

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심층 신경망 개선: 하이퍼파라미터 튜닝, 정규화 및 최적화

Andrew Ng

Instructeur : Andrew Ng

Enseignant de premier plan

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

Expérience recommandée

25 heures pour terminer
3 semaines à 8 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Hyperparameter
  • Catégorie : Calibration
  • Catégorie : Artificial Neural Network
  • Catégorie : Mathematical Optimization

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다양한 초기화 방법을 사용하여 살펴보고 실험하고 L2 정규화 및 드롭아웃을 적용하여 모델 과적합을 방지한 다음 기울기 검사를 적용하여 사기 탐지 모델의 오류를 식별합니다.

Inclus

15 vidéos4 lectures1 devoir3 devoirs de programmation2 éléments d'application

고급 최적화, 랜덤 미니배칭 및 학습률 감소 스케줄링을 추가하여 모델 속도를 높여 딥 러닝 도구 상자를 개발하십시오.

Inclus

11 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 élément d'application

신경망을 빠르고 쉽게 구축한 다음 TensorFlow 데이터세트에서 신경망을 훈련할 수 있는 딥 러닝 프레임워크인 TensorFlow를 살펴보십시오.

Inclus

11 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 élément d'application

Instructeur

Andrew Ng

Enseignant de premier plan

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