Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization（第二週作業）

阿新 • • 發佈：2019-02-11

1 - Non-regularized model

You will use the following neural network (already implemented for you below). This model can be used:

in regularization mode -- by setting the lambd input to a non-zero value. We use "lambd" instead of "lambda" because "lambda" is a reserved keyword in Python.
in dropout mode

-- by setting the keep_prob to a value less than one

You will first try the model without any regularization. Then, you will implement:

L2 regularization -- functions: "compute_cost_with_regularization()" and "backward_propagation_with_regularization()"
Dropout -- functions: "forward_propagation_with_dropout()

" and "backward_propagation_with_dropout()"

In each part, you will run this model with the correct inputs so that it calls the functions you've implemented. Take a look at the code below to familiarize yourself with the model.

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization（第二週作業）

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2 - L2 Regularization # GRADED FUNCTION: compute_cost_with_regularization def compute_cost_with_reg

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學習摘要：Methods for interpreting and understanding deep neural networks

原文： Methods for interpreting and understanding deep neural networks 部落格內容：關於該文章的學習摘要將論文的關鍵內容進行了翻譯、配圖說明，配合原文閱讀，應該能較好的理解文章內涵 PS：

AlphaGo論文的譯文，用深度神經網路和樹搜尋征服圍棋：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search

前言：圍棋的英文是 the game of Go，標題翻譯為：《用深度神經網路和樹搜尋征服圍棋》。譯者簡介：大三，211，電腦科學與技術專業，平均分92分，專業第一。為了更好地翻譯此文，譯者查看了很多資料。譯者翻譯此論文已盡全力，不足之處希望讀者指出

DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING 論文筆記

在底部 ont 綠色 int 速度過程 force dia 間隔摘要　　神經網絡既是計算密集型又是內存密集型，使得它們難以部署在具有有限硬件資源的嵌入式系統上。為了解決這個限制，我們引入了“深度壓縮”，一個三階段流水線：修剪，訓練量化和霍夫曼編碼，它們協同工作以減

Compression Deep Neural Networks With Pruning, Trained Quantization And Huffman Coding

Introduction 神經網路功能強大。但是，其巨大的儲存和計算代價也使得其實用性特別是在移動裝置上的應用受到了很大限制。所以，本文的目標就是：降低大型神經網路其儲存和計算消耗，使得其可以在移動裝置上得以執行，即要實現 “深度壓縮”。實現的過程主要有三步：

《mastering the game of GO wtth deep neural networks and tree search》研究解讀

現在”人工智慧“如此火爆的一大直接原因便是deepmind做出的阿爾法狗打敗李世石，從那時開始電腦科學/人工智慧成為了吹逼的主流。記得當時還是在學校晚新聞的時候看到的李世石輸的訊息，這個新聞都是我給開啟的hhhhh，對當時場景的印象還是蠻深的。現在涵哥就帶大家

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譯自：http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言在機器學習中，我們通常關心優化某一特定指標，不管這個指標是一個標準值，還是企業KPI。為了達到這個目標，我們訓練單一模型或多個模型集合來完成指定得任務。然後，我們通過精細調參，來改進模型直至效能不再

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