【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.4）
1.4 正则化正则化用来解决神经网络过度拟合数据（即高方差）的问题，正则化的作用原理：1.在逻辑回归中的正则化用逻辑回归来实现，求成本函数的最小值，成本函数中的参数包括一些训练数据和不同数据中个体预测的损失,w和b是逻辑回归的两个参数，其中w是一个多维度的参数矢量，b是一个实数，在逻辑回归中添加正则化就是加入一个参数入（正则化参数），w欧几里得范数的平方等于wj（j从1到nx）平方的和，此方法称....
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.3）
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.3）1.3机器学习基础训练神经网络的基本方法：初识模型训练完成后，要看下算法的偏差高不高，如果较高，就试着评估训练集或训练数据的性能，如果的确很高，甚至无法拟合训练集，那就选择一个新的网络（含有更多隐藏层或隐藏单元的神经网络），或者花费更多的时间来训练网络，训练算法，尝试更先进的优化算法。采用新的网络架构，采用更大规模的神....
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.2）
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.2）1.2 偏差/方差假设图中的ooxx代表数据集，现用一条直线去拟合左图的数据，可能会得到一个逻辑回归拟合，但是可以看到这条直线并不能很好的拟合数据，这种就属于高偏差情况，通常称为欠拟合。而对于一个非常复杂的分类器，比如深度神经网络或者含有隐藏单元的神经网络，就适用于右边的数据集，但也不是一个合适的拟合方式，这种属于分类....
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.1）
【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.1）1.1训练/开发/测试集如果想要构建一个高效的神经网络，那么配置训练、验证、测试集就要好好斟酌了。在创建神经网络时，要做一些决策，包括网络有几层，每层有几个隐藏单元，学习率，各层用到的激活函数等。但在实际应用中，我们不可能一开始就能够准确的预测出这些超参数的值，因而，可以说，应用型机器学习是一个高度迭代的过程。如果想要....
吴恩达《神经网络与深度学习》精炼笔记（5）-- 深层神经网络
上节课我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构，包括输入层，隐藏层和输出层。然后以简单的2 layer NN为例，详细推导了其正向传播过程和反向传播过程，使用梯度下降的方法优化神经网络参数。同时，我们还介绍了不同的激活函数，比较各自优缺点，讨论了激活函数必须是非线性的原因。最后介绍了神经网络参数随机初始化的必要性，特别是权重W，不同神经元的W不能初始化为同一零值。本节课是对上节课的....
吴恩达《深度学习》第一门课（4）深层神经网络
4.1深层神经网络 （1）到底是深层还是浅层是一个相对的概念，不必太纠结，以下是一个四层的深度神经网络： （2）一些符号定义： a[0]=x（输入层也叫做第0层） L=4：表示网络的层数 g:表示激活函数 第l层输出用a[l]，最终的输出用a[L]表示 n[1]=5:表示第一层有五个神经元，第l层神经元个数用n[l]表示 4.2前向传播和反向传播 （1）前向传播：输入a[l-1],输出是a[l.....
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