深度学习的实践层面

深度学习的实践层面

1.训练、验证、测试集

2.偏差、方差

3.机器学习基础

4.正则化

5.为什么正则化有利于防止过拟合？

6.dropout正则化

7.理解dropout

8.其他正则化方法

9.归一化输出

10.梯度消失/梯度爆炸

11.神经网络的权重初始化

12.梯度的数值逼近

13.梯度检验

14.梯度检验应用的注意事项