Ng深度学习课程-第三课第二周笔记摘要

最新推荐文章于 2024-08-30 10:57:50 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 深度学习 Ng
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34840129/article/details/85013602
本文探讨了深度学习系统的构建与迭代过程，包括误差分析、数据清理、使用不同分布的数据训练，以及面对数据分布不匹配时的偏差与方差分析。深入讨论了迁移学习、多任务学习，并对端到端深度学习的适用性进行了思考。

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

进行误差分析

清除标注错误的数据

快速搭建你的第一个系统，并进行迭代

使用来自不同分布的数据进行训练和测试

数据分布不匹配时的偏差与方差的分析

迁移学习

多任务学习

什么是端到端的深度学习？

是否要使用端到端的深度学习？

吴恩达《深度学习》第三课第二周笔记
u013093426的博客
07-14 1051
结构化机器学习项目——机器学习策略（2）一、误差分析1.性能上限：优化模型中的某个性能所减少的最大的误差。2.并行评估。对比多种导致误差的原因，通过分析错误标记的例子，统计假阳性（False positives）和假阴性（False nagatives）其在错误识别集中所占的比例，决定最终可选择的优化手段，同时在分析的过程中还可能受到启发发现新的问题类型。这种快速统计的过程可以经常做，只需要几个小...
吴恩达 DeepLearning 第三课第二周测试 Autonomous driving
PinkAir的博客
12-07 636
       
吴恩达老师深度学习笔记第三课第二周
weixin_44168457的博客
03-15 270
结构化机器学习 2.1进行误差分析 ①（定义）错误分析：通过对网络分析，找到问题，使网络达到自己想要的效果 ②举例（猫分类） 你的分类猫的系统错误率达到10%，你发现错误识别中有很多狗，被错认为猫 这时，你可以选择直接通过一些办法来解决狗的问题 但是更好的做法是，先找到狗的错误识别的“表现上限”，先找100张错误识别（注意：是在验证集里），如果里边有5张是狗，那么意味着狗的“表现上限”就是5%。这...
吴恩达老师深度学习第二课第三周（2-3）资源文件）
04-28
tf_utils.py，datasets（train_signs.h5、test_signs.h5），亲测！
coursera 吴恩达 -- 第三课第二周 : Autonomous driving
qq_25436597的博客
02-10 968
Week2 总结 例子 Error Analysis Carrying out error analysis 找出分类结果中出错最多的...
Ng深度学习笔记-卷积神经网络-目标检测
DoloresFinch的博客
11-29 299
目标定位 符号表示： 图片左上角的坐标为(0,0)(0,0)(0,0)，右下角标记为(1,1)(1,1)(1,1)。 红色方框的中心点(bxb_{x}bx​,byb_{y}by​)，边界框的高度为bhb_{h}bh​，宽度为bwb_{w}bw​。 因此训练集不仅包含神经网络要预测的对象分类标签，还要包含表示边界框的这四个数字，接着采用监督学习算法，输出一个分类标签，还有四个参数值，从而给出检测对象的边框位置。 如何为监督学习任务定义目标标签 yyy： 这有四个分类，神经网络输出的是这四个数字和一个分类标签
吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(11)第四课 卷积神经网络-第二周 深度卷积网络：实例探究（Deep convolutional models: case studies）
肖泽的博客
03-30 1866
第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks） 第二周 深度卷积网络：实例探究（Deep convolutional models: case studies） 文章目录第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）第二周 深度卷积网络：实例探究（Deep convolutional models: case studie...
斯坦福NG《机器学习基石》课程笔记：第四至六课
综合上述信息，可以了解到这些笔记是针对斯坦福大学CS229课程的一套深入学习材料，旨在通过结合其他权威教材和课程，帮助学习者更全面地理解机器学习的理论知识和应用方法。这对于想要在人工智能领域深造，或希望在...
深度学习基础--损失函数
最新发布
wang6562009的专栏
08-30 1996
前三章分别介绍了线性回归、浅层神经网络和深度神经网络。这些都属于函数家族，能够实现从输入到输出的映射，其具体的函数取决于模型参数 ϕ\phiϕ。在训练这些模型时，我们的目标是找到能够为特定任务提供最优输入输出映射的参数。本章将详细阐述“最优映射”的含义。 要定义“最优映射”，首先需要一组训练数据集 {xi,yi}\{x_i, y_i\}{xi​,yi​}，即输入和输出的配对。损失函数（Loss Function）L[ϕ]L[\phi]L[ϕ] 能够返回一个数值，这个数值描述了模型预测 f(xi,ϕ)f(x_
斯坦福NG CS229课程笔记：第十至十二课详解
最后，文件名称列表包含了“第十课.pdf”、“第十一课.pdf”和“第十二课.pdf”三个文件名。这表明，笔记内容至少涵盖了CS229课程的第十到第十二课的内容。每一课的内容可能涉及到不同的机器学习专题，如第十课可能...
吴恩达《深度学习》第二课第三周笔记
u013093426的博客
07-09 1083
改善神经网络之超参调试、batch正则化和程序框架一、调试处理超参数：alpha（学习速率），alpha_decay（学习率衰减率），beta（momentum），beta1，beta2，epsilon（Adam），layers（网络层数），hidden_units（隐藏层神经元数），mini_batch_size（mini-bathc的大小）重要等级：一级：alpha；二级：beta、hidde...
15款在线web2.0图片生成器
gsong的专栏
06-10 3353
15款在线web2.0图片生成器  一.按钮生成器 1.Buttonator专门制作Web2.0风格按钮的在线生成器,提供多种模版,可以自定义文字颜色,字体样式,文字长宽等.有些模版需要注册后才能使用(可是为什么我打开注册页的时候出现错误呢?又是LP?)2.RoundedCornr专门制作圆角图片的生成器.有几种模式可供选择:简单按钮,渐变色按钮,圆角文本背
两个独立同分布且元素独立同分布的序列相加
渣渣随手记
12-26 1万+
问题存在两个相互独立的序列 X=X1,X2,⋯,XnX={X_1,X_2,⋯,X_n } 和 Y=Y1,Y2,⋯,YnY={Y_1,Y_2,⋯,Y_n }，若每个序列的各个元素之间相互独立且服从相同分布，序列 Z=X+Y=Z1,Z2,⋯,Zn=X1+Y1,X2+Y2,⋯,Xn+ZnZ=X+Y={Z_1,Z_2,⋯,Z_n }={X_1+Y_1,X_2+Y_2,⋯,X_n+Z_n } 内各个元素是否相
android Activity实现从底部弹出或滑出选择菜单或窗口
xiao12593a的专栏
09-25 1676
本例使用activity实现弹出滑动窗口或菜单，主要是使用了一些设置activity的样式来实现弹出窗口和滑动效果，实现如下： 第一步：设计要弹出窗口的xml布局： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com...
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编程不过是一门失传艺术的别名，这门艺术的名字叫做“思考”
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微擎模块（有人称之为插件）开发是学习微擎以及做微擎开发的必须要会的一项，我最开始接触微擎就是从简单的模块开发入手。现分享于刚接触微擎开发的小伙伴。**（如有错误，敬请指正！）**
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最近在帮某企业设计支票领用单的工作流程，制作了两种方案。第一种方法：使用到通达OA的关联子菜单功能 如图，选择相应的支票号后 自动关联支票种类及公司名称 设计方法为： 1、在一级下拉菜单中关联二级下拉菜单的控件名称 2、在二级下拉菜单中关联三级下拉菜单并在下拉菜单项目中设置格式为：二级下拉菜单项目|一级下拉菜单项目3、在三级下拉菜单项目中设置格式为：三级下拉菜单项目|二级下拉菜单项目|一级下
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牛牛有n张卡片排成一个序列.每张卡片一面是黑色的,另一面是白色的。初始状态的时候有些卡片是黑色朝上,有些卡片是白色朝上。牛牛现在想要把一些卡片翻过来,得到一种交替排列的形式,即每对相邻卡片的颜色都是不一样的。牛牛想知道最少需要翻转多少张卡片可以变成交替排列的形式。  输入描述: 输入包括一个字符串S,字符串长度length(3 ≤ length ≤ 50),其中只包含'W'和'B'两种字符
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