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
Amélioration des réseaux neuronaux profonds : Réglage des hyperparamètres, régularisation et optimisation
Ce cours fait partie de Spécialisation Deep learning
Enseigné en Anglais
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Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
565 447 déjà inscrits
Cours
Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
4.9
(63,068 avis)
|
96%
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
23 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : réglage des hyperparamètres
- Catégorie : Optimisation mathématique
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
3 quizzes
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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 quiz3 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 quiz1 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 quiz1 devoir de programmation
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.9 (4,826 évaluations)Offert par
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