第二课《神经网络和深度学习》-吴恩达老师笔记
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视频笔记
ygl_9913
这个作者很懒，什么都没留下…
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1.14 梯度检验应用的注意事项-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
2_1.14原创 2023-04-24 11:12:10 · 217 阅读 · 0 评论 -
1.13 梯度检验-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
梯度检验帮我们节省了很多时间，也多次帮我发现实施过程中的，接下来，我们看看如何利用它来调试或检验的实施是否正确。在实施神经网络时，我经常需要执行foreprop和backprop，然后我可能发现这个梯度检验有一个相对较大的值，我会怀疑存在bug，然后开始调试，调试，调试，调试一段时间后，我得到一个很小的梯度检验值，现在我可以很自信的说，神经网络实施是正确的。现在你已经了解了梯度检验的工作原理，它帮助我在神经网络实施中发现了很多bug，希望它对你也有所帮助。原创 2023-04-24 10:05:38 · 234 阅读 · 0 评论 -
1.12 梯度的数值逼近-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
2_1.12原创 2023-04-24 09:49:24 · 226 阅读 · 0 评论 -
1.7 理解 Dropout-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
2_1.7原创 2023-04-10 21:24:48 · 563 阅读 · 0 评论 -
1.6 Dropout 正则化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
2_1.6原创 2023-04-10 17:45:45 · 239 阅读 · 0 评论