Coursera吴恩达 Deep Learning第二课第三周测验题Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks

最新推荐文章于 2022-03-02 16:48:01 发布
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本文总结了Coursera上Andrew Ng（吴恩达）教授的深度学习课程第二课“改善神经网络：高级技术”中的主要内容，涵盖了超参数调优、批量归一化及编程框架等关键知识点。

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Coursera  Andrew Ng 吴恩达 深度学习 deep learning.ai 第二课  改善神经网络 Improving Deep Neural Networks

第三周 测验题 Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks


吴恩达深度学习第二课第三周编程作业（含答案）
10-27
吴恩达深度学习第二课第三周编程作业（含答案），包括习题
[改善深度神经网络] Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks习题解
云水木石
06-04 712
这是[改善深度神经网络]课程第三周的习题，一共10道。 解答： 这个在课程的开始就讲到了，应该随机选取超参数的值。 答案是False 解答： 超参数的重要程度并不相同，比如学习率通常具有较高的重要程度。 所以答案是False 解答： 同时训练多个模型需要更高的算力，否则还是调优一个模型。 答案选项3 解答： beta的选择最好是非线性，可以排除1和2，选项3如...
Improving Deep Neural Networks ：Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks
qq_25436597的博客
01-28 688
名字太长了。。。
010 Hyperparameter tuning,Batch Normalization and Programming Frameworks
m0_46427273的博客
08-12 149
Hyperparameter tuning Batch Normalization Multi-class classification
sp2.3 Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
weixin_30707875的博客
11-15 150
1调试参数 重要性 红黄紫 指导原则：alpha学习速率 β是动量里那个 adam里β1、2 Σ一般不用调试 以前参数少时候 比如俩参数 就网格一样 每个依次试一试 现在深度学习 参数太多 也不知道哪个重要 就随机试 比如左边的两个轴分别是α和Σ 在左图中可能按顺序试验最左侧列5个值 结果可能都一样 因为Σ用处不大 但是右图都是随机的α 更容易出结果 可能是很多维的 ...
coursera吴恩达deep-learning-ai课程1第二周程序（html)
12-22
吴恩达深度学习资源，供大家下载使用，非常有趣的一门课程
coursera吴恩达deep-learning-ai 课程2第2周程序(html)
01-08
在本资源中，我们关注的是Coursera平台上吴恩达教授的深度学习专项课程的第二门课的第二周内容，具体涉及的是一个HTML程序。吴恩达是机器学习和人工智能领域的知名专家，他的课程深入浅出，适合各种背景的学习者。在...
coursera吴恩达deep-learning-ai 课程2第1周程序(html)
01-08
【标题】"Coursera吴恩达深度学习AI课程2第1周程序(html)"涵盖了吴恩达教授在Coursera平台上的深度学习专项课程的第二部分第一周的学习内容，主要以HTML格式呈现，旨在帮助学员理解和实践深度学习的基础概念。...
coursera吴恩达deep-learning-ai 课程1第四周程序(html)
12-22
"Coursera吴恩达deep-learning-ai 课程1第四周程序(html)"，这个标题表明我们讨论的是Coursera平台上由吴恩达教授开设的深度学习专项课程的一部分，具体是第一门课的第四周内容，且重点在于编程练习，格式为HTML。吴...
coursera 吴恩达 deeplearning-ai 课程1第三周程序(py)
12-22
吴恩达深度学习资源，供大家下载使用，非常有趣的一门课程
吴恩达深度学习第二课第三周作业
03-25
含作业文件+完整数据集+图片文件。上传的是已经做过一遍了版本，可以作为答案，如果要自己做一遍就把start code到end code之间的删掉就行了。那之间的就是作业要求写的代码
吴恩达深度学习第二课第三周编程作业
04-01
吴恩达深度学习第二课第三周编程作业,里面的内容可以直接运行,可以让你很好的掌握深度学习的原理.给你的深度学习未来之路打下坚实基础. 后续会持续更新上传.
吴恩达深度学习课程第二课第三周（Tensorflow tutorial）作业
09-10
吴恩达深度学习课程第二课第三周（Tensorflow tutorial）作业。里面包含一个ipyhon文件，可以使用jupyter notebook打开运行。包括运行算法所需要得全部资源。只要有terflow运行环境即可成功运行
吴恩达DeepLearning，第二课第三周编程作业（不含答案）
03-05
这里提醒一下，我的文件运行时通过的，但是最后一题数据与题目中的不一致，正确率好像是0.76这样子，有问题的可以M我。
吴恩达机器学习第三周quiz小测验.pdf
05-19
吴恩达机器学习第三周quiz小测验.pdf
【吴恩达深度学习】02_week3_quiz Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks
无
03-02 754
(1)If searching among a large number of hyperparameters, you should try values in a grid rather than random values, so that you can carry out the search more systematically and not rely on chance. True or False? 答案：False 解析：当有很多参数的时候，不知道哪个参数比较重要。 课程中的例子：在
C2 - Week 3 Quiz - Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks
houzhizhen的专栏
03-24 4671
Week 3 Quiz - Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks If searching among a large number of hyperparameters, you should try values in a grid rather than random values, so t...
Coursera deeplearning.ai 深度学习笔记2-3-Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Framew
tuzhen301的博客
12-21 682
Coursera deeplearning.ai 深度学习笔记2-3-Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks-超参数调整与深度学习框架
第二课 第三周：测验 Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks 10 个问题
肖泽的博客
03-26 682
第二门课 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization) 第二周：测验 Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks 10 个问题 本周课程...
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