吴恩达深度学习（二）之改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

第一周深度学习的实用层面

训练集，交叉验证和测试集的比例选择

1.对于小规模数据时，10000及其以下，可以使用6：2：2
2.对于大规模数据时，一百万及其以上，应该使用98：1：1 or 99.5:0.4:0.1

偏差与方差

检测规则

训练集，交叉验证集，测试集要来自同一分布，例如图像识别中所有这三者的图片大小应完全相同

种类

高偏差（欠拟合）：训练集和交叉验证集误差都很高，但是比较接近
高方差（过拟合）：训练集误差很小，交叉验证集误差很大
高偏差和高方差同时存在：训练集和交叉验证集误差都很大，并且二者误差相距很远
正确拟合：训练集和交叉验证集误差都很小
注意，也可以用准确率误差来表示，如下图所示：

正则化(解决 overfitting)

正则化输入

如果输入特征之间的范围变化过大，那么要归一化
即X-X.mean()/X.var()

L1，L2正则化

运用于逻辑回归（L1 AND L2）

注意：L1正则化会导致最后出现很多W向量为0（W最终会稀疏），不太常用

运用于神经网络（L2）

图中W矩阵维度反了

关于该式的推导即是（一）中的计算图的一点小变形，推导如下：
$$COST=L(A^{[L]},Y)+\frac{\lambda }{2m}\sum _{l=1}^L{\Vert w^{[l]}\Vert }^2$$
d W [ l ] = ∂ L