week 1_Practical Aspects of Deep Learning 연습문제 (Andrew Ng)

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안녕하세요, HELLO

 

오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다.

 

"Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다.

 

~ Practical Aspects of Deep Learning

~ Optimization Algorithms

~ Hyperparameter Tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks

 

"Improving Deep Neural Networks" (Andrew Ng)의 1주차 "Practical Aspects of Deep Learning"의 연습문제입니다.

 

 

CHAPTER 1. 'Practical Aspects of Deep Learning 연습문제'

 

■ 질문 1

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■ 질문 2

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■ 질문 3

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■ 질문 4

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■ 질문 5

 

반응형

 

■ 질문 6

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■ 질문 7

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■ 질문 8

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■ 질문 9

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■ 질문 10

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■ 마무리

 

"Improving Deep Neural Networks" (Andrew Ng)의1주차 "Practical Aspects of Deep Learning"에 대해서 정리해봤습니다.

 

그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다

좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)

 

감사합니다.