實現對一系列資料集的訓練和測試需要以下幾個步驟：
建立乙個學習演算法的大體結構
1.1初始化引數
1.2計算代價函式和梯度propagete（），包括前向傳播和後向傳播
1.3使用乙個優化演算法優化引數，optimize（），用訓練後的引數測試給定的例子
1.4搭建模型，使用以上函式以正確的順序構建乙個完整模型
注2：對資料集的預處理非常非常重要
#對資料集進行預處理包括以下三步：
#1 明確資料集的維度和形狀
#2 輸入資料集樣本調整為shape of（num_px*num_px*3,1）
#3 對資料集進行標準化
吳恩達深度學習課程筆記 11
目標檢測 detection 其實是乙個非常困難的問題，一幅待檢測中可能包含許多目標，這些目標的類別多種多樣，同一類別的目標數目可能也不唯一。可以從乙個簡化的問題去入手，那就是分類定位 classification with location 這個問題只在影象分類任務上更進一步，不僅要分類，還要框出...
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2.02 紅色為小標題，藍色比較重要 第四講第二週 4.2.1 為什麼要進行例項 4.2.2 經典網路 lenet 5網路當時還沒有padding,所以在卷積過程當中越來越小 也沒有relu函式，當時這個例子用的是sigmoid函式。超級引數不是很多。這個典型的網路有padding，使用的是relu...
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目錄導數的細節 向量化python中的廣播 第二部分深度學習內容 吳恩達講深度學習 1.資料量更大 2.演算法越來越優 3.業務場景越來越多樣化 4.學術界or工業界越來越卷 私以為 邏輯回歸是最簡單的二分類模型,也可以說是後續深度神經網路的基礎框架.達叔的演算法知識第一課.邏輯回歸的引數是w和b,...