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Nielsen-NNDL
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  • Introduction
  • 第1章 使用神经网络识别手写数字
  • 第2章 反向传播算法的工作原理
  • 第3章 提升神经网络的学习方法
    • cross-entropy代价函数
    • 过拟合和正则化
      • 过拟合
      • L2正则化
      • 在当前神经网络中使用L2正则化
      • 其它问题
      • L1正则化
      • dropout正则化
      • 人为扩充训练数据
    • weights初始化
    • 回到手势识别代码
    • 怎样选择超参数
    • 其它技术
  • 第5章 训练深度神经网络难以训练
  • 第6章 深度学习
  • 术语中英文对照
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  1. 第3章 提升神经网络的学习方法

过拟合和正则化

过拟合L2正则化在当前神经网络中使用L2正则化其它问题L1正则化dropout正则化人为扩充训练数据
Previoussoftmaxt+loglikelihoodNext过拟合

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