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Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization(으)로 돌아가기

deeplearning.ai의 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization 학습자 리뷰 및 피드백

4.9
별점
60,700개의 평가
7,031개의 리뷰

강좌 소개

In the second course of the Deep Learning Specialization, you will open the deep learning black box to understand the processes that drive performance and generate good results systematically. By the end, you will learn the best practices to train and develop test sets and analyze bias/variance for building deep learning applications; be able to use standard neural network techniques such as initialization, L2 and dropout regularization, hyperparameter tuning, batch normalization, and gradient checking; implement and apply a variety of optimization algorithms, such as mini-batch gradient descent, Momentum, RMSprop and Adam, and check for their convergence; and implement a neural network in TensorFlow. The Deep Learning Specialization is our foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology. It provides a pathway for you to gain the knowledge and skills to apply machine learning to your work, level up your technical career, and take the definitive step in the world of AI....

최상위 리뷰

CV

2017년 12월 23일

Exceptional Course, the Hyper parameters explanations are excellent every tip and advice provided help me so much to build better models, I also really liked the introduction of Tensor Flow\n\nThanks.

AB

2021년 8월 26일

Amazing course which focus on the theoretical part of parameters tuning, but it needs more explanation of Tensorflow, as I felt a little lost in the last project. Except that, it is an amazing course.

필터링 기준:

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization의 6,978개 리뷰 중 6651~6675

교육 기관: Abhishek A

2021년 11월 25일

Tensor Flow could have been elaborated more.

교육 기관: MD N F

2021년 2월 15일

Concepts explanation was not up to the mark.

교육 기관: Freddy A C F

2020년 6월 25일

great now I understand Adam optimizer better

교육 기관: Kazuki H

2020년 1월 9일

I can understand concept of deep neural net!

교육 기관: Bernardt D

2018년 6월 26일

There were some typos throughout the course.

교육 기관: Michael N

2018년 4월 13일

Great but som explanations seems a bit wierd

교육 기관: Karl B

2018년 10월 28일

Tensor flow stuff could be better explained

교육 기관: Mecrux

2018년 9월 4일

Maybe should spend more time on tensorflow?

교육 기관: Arnav D

2018년 5월 21일

Best TensorFlow tutorial I have seen so far

교육 기관: Sandor T C

2018년 1월 29일

too much hand holding, no struggle to learn

교육 기관: John R G P

2020년 8월 19일

Its necessary to actualize to tensorflow 2

교육 기관: Paulo A V

2017년 11월 16일

Nice complement to the first course on ANN

교육 기관: thibault c

2019년 11월 7일

more intuitive insights would be helpful

교육 기관: EURICO O D C D S C

2018년 1월 8일

Having tensorflow is great. It's a must.

교육 기관: taofeek o

2020년 3월 12일

A great course and it's well explained.

교육 기관: Dixing X

2017년 10월 16일

programming assignments are too easy XD

교육 기관: Yue X

2017년 9월 15일

Programming assignments are too simple.

교육 기관: Michael B

2017년 12월 19일

Could do with more tensorflow examples

교육 기관: Guy K

2017년 9월 22일

Well organized !! clear explanations !

교육 기관: Mayank J

2020년 5월 13일

I expected it to be in TensorFlow 2.0

교육 기관: jyning

2017년 12월 3일

感觉作业设计的很好,可以不需要太好的编程能力就能完成,还能加深多算法的理解

교육 기관: Y C

2021년 1월 10일

tensor flow could be upgraded to 2.0

교육 기관: Merouane B

2020년 6월 16일

it was difficult somehow but awesome

교육 기관: Yogesh K

2020년 5월 28일

Update to TensorFlow 2.0 is required

교육 기관: Krupal b

2020년 5월 24일

Some model are not understood deeply