吴恩达深度学习课程笔记-Classes 4
Classes 4 卷积神经网络 1卷积神经网络 1 计算机视觉 应用： 图片分类 图片识别 目标检测 风格迁移 .... ... 1.2 边缘检测 边缘检测算子中的数字用于进行边缘检测计算机视觉不一定要去使用那些研究者们所选择的这九个数字，而是将这 9 个数字当成学习参数 1.3 padding ...
吴恩达深度学习课程笔记-Classes 3
Classes 3 结构化机器学习项目 1 机器学习策略 在机器学习中，可以观察你的系统，然后说这一部分是错的，它在训练集上做的不好、在开发集上做的不好、它在测试集上做的不好，或者它在测试集上做的不错，但在现实世界中不好，这就很好。必须弄清楚到底是什么地方出问题了，然后刚好有对应的旋钮，或者一组对应...
吴恩达深度学习课程笔记-Classes 2
Classes 2 深度学习 1 深度学习实践 1.1 训练集、验证集、测试集（Train / Dev / Test sets） 对训练执行算法，通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型。在机器学习发展的小数据量时代，常见做法是将所有数据三七分，就是人们常说的 70%验证集，30%测试集，如果没有明...
吴恩达深度学习课程笔记-Classes 1
详细笔记地址： http://www.ai-start.com/dl2017/这里只是做些自己的摘抄与理解 写在前面 吴恩达（英语：Andrew Ng）是斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授，曾任斯坦福人工智能实验室主任。他还与达芙妮·科勒一起创建了在线教育平台Coursera。吴恩达老师的...
更新时间 2023-01-14 05:26:00
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