吴恩达深度学习的实用层面编程作业：正则化Regularization

最新推荐文章于 2024-04-23 20:27:18 发布
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该博客围绕吴恩达深度学习实用层面作业，聚焦正则化Regularization。正则化是深度学习中重要技术，能有效防止模型过拟合，提升模型泛化能力，此作业有助于学习者掌握相关知识与技能。

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第二课:Improving Deep Neural Networks 第一周：编程作业: Regularization
肖泽的博客
03-24 1336
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) 第一周：编程作业: Regularization 本周课程笔记见：第一周：深度学习的实践层面(Practical aspects of Deep Learning) Re...
吴恩达深度学习课后作业第五周-权重初始化以及正则化
weixin_43606419的博客
02-02 926
init_utils.py 初始化部分的数据集和模型加载都在这个文件内 reg_utils.py 正则化部分的数据集和模型加载都在这个文件内 第一部分：初始化参数 1.1：使用0来初始化参数。 1.2：使用随机数来初始化参数。 1.3：使用抑梯度异常初始化参数（参见视频中的梯度消失和梯度爆炸）。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl...
吴恩达 深度学习 编程作业(2-1.2) Regularization
duanyuchen的博客
11-10 807
Regularization Welcome to the second assignment of this week. Deep Learning models have so much flexibility and capacity that overfitting can be a serious problem, if the training dataset is not big e...
Improving Deep Neural Networks Regularization Homework
生物医学信息学博客
09-10 5649
RegularizationWelcome to the second assignment of this week. Deep Learning models have so much flexibility and capacity that overfitting can be a serious problem, if the training dataset is not big eno
吴恩达神经网络和深度学习-学习笔记-7-正则化regularization方法
真理无穷，进一步有进一步的欢喜
07-14 997
解决高方差high variance的方法有两种： 正则化 准备更多数据 其中常用的正则化分为： L2正则化 dropout正则化 L2正则化 L2正则化的原理 对于正则化的解释可以看一下这个博客【通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则化的直观解释 机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，...
02. 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 —— week1 深度学习的实用层面（编程作业）
iCode_girl的博客
02-24 427
1 初始化参数 尝试了三种初始化方法，比较分类和代价函数变化。 全部初始化为0 parameters['W' + str(l)] = np.zeros((layers_dims[l], layers_dims[l - 1])) 算法性能差，运行过程中成本没有真正降低。 分类失败，该模型预测每个都为0。通常来说，零初始化都会导致神经网络无法打破对称性，最终导致的结果就是无论网络有多少层，最终...
吴恩达深度学习超参数调制完整程序（无正则化、L2正则化及Dropout）
12-25
【吴恩达深度学习超参数调优完整程序详解】 在深度学习领域，超参数调优是提高模型性能的关键步骤之一。吴恩达，作为全球知名的人工智能专家，他在其深度学习课程中深入讲解了这一主题。这个压缩包提供的代码和视频...
正则化Regularization
07-22
在深度学习领域，吴恩达是一位非常知名的专家，他对于正则化的理解和应用有着深入的见解。吴恩达教授在其课程中强调，正则化不仅适用于神经网络，也适用于各种其他类型的模型，如逻辑回归、支持向量机等。 正则化...
吴恩达《深度学习专项》笔记+代码实战（五）：深度学习的实践层面（数据集划分、偏差与方差、参数初始化、正则化）
a119334的博客
06-15 805
学习机器学习中的常用技术：数据集划分、参数初始化、正则化
吴恩达深度学习笔记：深度学习的 实践层面 (Practical aspects of Deep Learning)1.6-1.8
最新发布
weixin_43597208的博客
04-23 1088
假设你在训练上图这样的神经网络，它存在过拟合，这就是 dropout 所要处理的，我们复制这个神经网络，dropout 会遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。假设网络中的每一层，每个节点都以抛硬币的方式设置概率，每个节点得以保留和消除的概率都是 0.5，设置完节点概率，我们会消除一些节点，然后删除掉从该节点进出的连线，最后得到一个节点更少，规模更小的网络，然后用 backprop 方法进行训练。中的对应值为 1 的概率都是 0.8，对应为 0 的概率是 0.2，随机数字小于 0.8。
吴恩达第二课第一周编程作业Regularization代码
07-26
吴恩达第二课第一周编程作业Regularization代码。
吴恩达|机器学习作业2.1正则化的Logistic回归-附件资源
03-05
吴恩达|机器学习作业2.1正则化的Logistic回归-附件资源
吴恩达老师的深度学习课程第二课第一周作业
01-15
吴恩达老师在course上开设了一门深度学习的课程的作业 我跟着课程完成了前几次的作业，但是由于不是会员所以没法判分，上传给大家希望大家指正。 这里是第2课第1周的作业。
吴恩达深度学习笔记（四）—— 正则化
alince20008的博客
10-02 292
有关正则化的详细内容： 吴恩达机器学习笔记（三） —— Regularization正则化 《机器学习实战》学习笔记第五章 —— Logistic回归 主要内容： 一.无正则化 二.L2正则化 三.Dropout正则化 一.无正则化 深度学习的训练模型如下（可接受“无正则化”、“L2正则化”、“Dropout正则化”三种方式）： def mod...
吴恩达 deep learning 深度学习的使用层面
u014351944的博客
12-27 328
文章目录训练/验证/测试集偏差/方差正则化Dropout正则化其他正则化方法归一化梯度消失和梯度爆炸神经网络的权重初始化梯度的数值逼近梯度检验 训练/验证/测试集 训练集：执行训练算法 验证集：进行交叉验证，选取最终模型 测试集：无偏评估算法的运行状况 小数据集：无验证集 7:3 有验证集6：2:2 大数据集：百万级别 98:1:1 超百万 99.5%：0.25%：0.25% 或 99.5%:0...
Python吴恩达深度学习作业7 -- 深度神经网络的正则化
qq_41476257的博客
05-31 1072
正则化 深度学习模型具有很高的灵活性和能力，如果训练数据集不够大，将会造成一个严重的问题–过拟合。尽管它在训练集上效果很好，但是学到的网络不能应用到测试集中！ 你将学习：在深度学习模型中使用正则化。 # import packages import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from reg_utils import sigmoid, relu, plot_decision_boundary, initialize_parameters, loa
pytorch l2正则化_吴恩达深度学习 编程作业六 正则化(2)
weixin_39908985的博客
12-04 209
推荐守门员应该将球踢到哪个位置，才能让自己的队员用头击中。1.无正则化模型判别是否有正则化与调用其他计算函数。准确率：0.948/0.915明显过拟合overfiting了。2.L2正则化公式如下，在原有cost函数基础上增加L2项，L2为参数w的均方根根据公式书写代码：增加正则项后，反向传播的导数也会对应改变，其余参数不变。准确率：0.938/0.93，相比没有正则化变好了一些，并且过拟合现象消...
吴恩达深度学习l2week1编程作业—Regularization（中文跑通版）
na__D的博客
12-26 1074
请注意，正则化会影响训练集的性能！这是因为它限制了网络过拟合到训练集的能力。但是，由于它最终提供了更好的测试准确性，它正在帮助您的系统。我们希望您从此笔记本中记住的内容：正则化将帮助您减少过度拟合。规则化会使权重降低。L2正则化和Dropout是两种非常有效的正则化技术。
1.4 正则化 regularization
weixin_30391339的博客
04-08 141
　　如果你怀疑神经网络过度拟合的数据，即存在高方差的问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，但是你可能无法时时准备足够多的训练数据，或者获取更多数据的代价很高。但正则化通常有助于避免过拟合或者减少网络误差，下面介绍正则化的作用原理。 我们用逻辑回归来实现这些设想。 逻辑回归的损失函数为 　　然后求损失函数J的最小值...
吴恩达深度学习系列：课后作业详解与实践指南
标题：“吴恩达 深度学习课后作业系列 5” 揭示了该文件是面向学习吴恩达教授深度学习课程的第5个系列作业。吴恩达教授的课程涵盖多个主题，包括但不限于神经网络基础、深度学习算法、深度学习的应用以及如何实现...
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