1.1 训练/开发/测试集 1.2 偏差/方差 1.3 机器学习基础 1.4 正则化 1.5 为什么正则化可以减少过拟合？ 1.6 Dropout 正则化 1.7 理解 Dropout 1.8 其他正则化方法 1.9 正则化输入 1.10 梯度消失与梯度爆炸 1.11 神经网络的权重初始化 1.12 梯度的数值逼近 1.13 梯度检验 1.14 关于梯度检验实现的注记
1.1 训练/开发/测试集 1.2 偏差/方差 1.3 机器学习基础 1.4 正则化 1.5 为什么正则化可以减少过拟合？ 1.6 Dropout 正则化 1.7 理解 Dropout 1.8 其他正则化方法 1.9 正则化输入 1.10 梯度消失与梯度爆炸 1.11 神经网络的权重初始化 1.12 梯度的数值逼近 1.13 梯度检验 1.14 关于梯度检验实现的注记
