深度学习实践周：第二课深层神经网络优化笔记？

本文共计23144个文字，预计阅读时间需要93分钟。

作者：黄海宽主要编写人员：黄海宽、林兴木（第四所所有底稿，第五课第一二周，第三周前三节）、祝兰森（第三课所有底稿）、鲍志坚（第五课第三周底稿）、王璇、赵涵文

作者：黄海广^[2]

主要编写人员：黄海广、林兴木（第四所有底稿，第五课第一二周，第三周前三节）、祝彦森:（第三课所有底稿）、贺志尧（第五课第三周底稿）、王翔、胡瀚文、 余笑、 郑浩、李怀松、 朱越鹏、陈伟贺、 曹越、 路皓翔、邱牧宸、 唐天泽、 张浩、 陈志豪、 游忍、 泽霖、沈伟臣、 贾红顺、 时超、 陈哲、赵一帆、 胡潇杨、段希、于冲、张鑫倩

参与编辑人员：黄海广、陈康凯、石晴路、钟博彦、向伟、严凤龙、刘成 、贺志尧、段希、陈瑶、林家泳、王翔、 谢士晨、蒋鹏

备注：笔记和作业（含数据、原始作业文件）、视频都在github^[3]中下载。

我将陆续将课程笔记发布在公众号“机器学习初学者”，敬请关注。

第二门课 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)

第一周：深度学习的实践层面(Practical aspects of Deep Learning)

1.1 训练，验证，测试集（Train / Dev / Test sets）

大家可能已经了解了，那么本周，我们将继续学习如何有效运作神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据，以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习。