coursera 吴恩达 -- 第二课 Improving Deep Neural Networks ：第一周课后习题（3）Gradient Checking

最新推荐文章于 2021-08-09 16:22:02 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 神经网络 Gradient Checking
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_25436597/article/details/79084534
本次研究中，通过不断优化算法参数与模型结构，成功将差异值降低至e⁻⁷水平，标志着算法精度取得了显著提升。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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differrence降到了e−7e−7

吴恩达《深度学习》第二课第一周笔记
u013093426的博客
07-05 1313
一、训练、开发、测试集 1. 可应用的机器学习算法是一个高度迭代的过程，需要不断调整的参数有：层数、隐藏层神经元数、学习速率、激活函数等等。 2. 通常将给定的数据划分为三部分：训练、验证、测试。如果数据集较小：60/20/20， 如果是大数据集（100万条数据以上，验证和测试集各分配1万条即可）：98/1/1. 3.如果训练集与验证、测试集来源不同，应保证它们处于同一分布。 二、偏差/方...
2020-8-1 吴恩达-改善深层NN-w1 深度学习的实用层面(课后编程3-Gradient Checking)
weixin_42555985的博客
08-02 335
原文链接 如果打不开，也可以复制链接到https://nbviewer.jupyter.org中打开。 梯度检验 Gradient Checking1.梯度检验如何工作 欢迎来到本周最后一个作业。通过本作业你将学习如何实现和使用梯度检验。 你是一个团队的一员，致力于全球范围的移动支付系统。你被要求建立一个DL模型来检测欺诈行为——每当有人进行支付时，你都要看看支付是否有欺诈行为，比如用户的账户是否被黑。 但是反向传播的实现非常有调整性，有时还存在缺陷。因为这是一个关键任务系统，所以你公司的CEO希望确定你反
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。
吴恩达深度学习第二课第一周编程作业（包括习题、代码、答案、数据集、完美跑通）
12-29
吴恩达深度学习第二课第一周编程作业（包括习题、代码、答案、数据集、完美跑通）。亲测完美跑通。
吴恩达深度学习(二)-第一周(3)：Gradient Checking
Cowry
06-07 2062
Gradient Checking Welcome to the final assignment for this week! In this assignment you will learn to implement and use gradient checking. You are part of a team working to make mobile payments ava...
吴恩达深度学习第二课第一周编程作业
10-27
吴恩达深度学习第二课第一周编程作业，包括习题和答案
吴恩达第二课第一周作业（二）
weixin_40722688的博客
05-05 299
吴恩达 deep learning 第二课第一周编程作业2Regularization - v2
PinkAir的博客
12-06 1253
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 ...
吴恩达深度学习作业/02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化/1.第一周深度学习的实用层面/编程作业/3.Gradient Checking.ipynb
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08-09 278
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吴恩达 深度学习 编程作业（2-1）- Initialization & Regularization & Gradient Checking
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吴恩达第二课第一周作业（一）
weixin_40722688的博客
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04-(第二课)第一周笔记：深度学习的实用层面
琪琪的博客
01-14 1225
1. 训练，验证，测试集 创建新应用的过程中，我们不可能从一开始就准确预测出这些信息和其他超参数。实际上，应用型机器学习是一个高度迭代的过程，通常在项目启动时，我们会先有一个初步想法，比如构建一个含有特定层数，隐藏单元数量或数据集个数等等的神经网络，然后编码，并尝试运行这些代码。根据输出结果重新完善自己的想法，改变策略，为了找到更好的神经网络不断迭代更新自己的方案。 因此循环该过程的效率是
【c2w1】- 吴恩达深度学习作业
disguiseR
06-04 305
【c2w1】- 吴恩达深度学习作业 文章目录【c2w1】- 吴恩达深度学习作业1.Initialization2.Regularization1.L2 regularization2.Dropout3.Gradient Checking（未完成） 1.Initialization 1-zero 初始化 2-随机初始化 3-He 初始化 2dimension of the&nb...
coursera 吴恩达 -- 第二课 Improving Deep Neural Networks ：第二周Quiz, Optimization algorithms
qq_25436597的博客
01-18 1015
天气太冷了。。。 在宿舍和图书馆之间纠结了好久 最终选择了图书馆 感觉自己棒棒哒～
coursera 吴恩达 -- 第二课 Improving Deep Neural Networks ：第一周Quiz, Practical aspects of deep learning
qq_25436597的博客
01-18 1005
做了四遍才满分。。。
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