深度学习中的模型正则化与优化

• 过拟合诊断

  通过学习曲线和验证指标，识别深度学习模型中的过拟合和欠拟合。

• 正则化方法

  理解并实现L1、L2、弹性网络正则化技术。

• Dropout应用

  有效应用Dropout，以减少神经网络中的过拟合。

• 批量归一化

  实现批量归一化，以稳定并加速网络训练。

• 优化算法

  区分各种梯度下降优化算法（SGD、Momentum、RMSprop、Adam），并了解其工作原理。

• 超参数调优

  理解优化器、学习率和正则化超参数之间的关联。

• 实践应用

  在标准深度学习流程中通过常用框架实现正则化和优化技术。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。