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RSS订阅原创 吴恩达深度学习 课程二
吴恩达深度学习 课程二训练优化检验技巧训练、开发、测试集训练数据通常被分为训练集、验证集和测试集三部分。对训练集执行训练算法在验证集集上比较不同模型的优劣,得到最终模型(之前机器学习所称测试集实际为验证集,一种不严谨的叫法)最后在测试集上评价模型(用作对所有模型的无偏评估)在大数据时代,对于数据集的划分,不用保证严格的73分。在数据集很大时,保证验证集和测试集样本数据足够就行。经验法则:为防止训练集和验证集结果相差过大,保证训练集和验证集来自同一训练集偏差、方差方差:衡量模型训练
2024-08-01 11:42:29
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原创 吴恩达深度学习
神经网络的基本组成结构以房价面积进行房价预测为例。首先,得到数据点后通过直线进行拟合。然后,由于y值不能为0,使等于0或负值的地方接近于0。从而形成如图的函数形式。该函数被称为ReLu函数(即线性修正单元),即开始为0,后线性增加的形式。"修正"意为取不小于0的值。该模型可表示为房子大小size作为输入量x,拟合函数作为中间节点进行处理,房子金额price作为输出量y。可视为一个最简单的神经网络模型。
2024-06-30 21:28:54
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空空如也
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