【中英双语】吴恩达深度学习专项第二课：改善深层神经网络

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合集 · 吴恩达公开课 (22)

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Parts

  1. P1 · [中文] 01 训练集验证集测试集
  2. P2 · [中文] 02 偏差与方差
  3. P3 · [中文] 03 机器学习基本配方
  4. P4 · [中文] 04 正则化
  5. P5 · [中文] 05 为什么正则化能减轻过拟合
  6. P6 · [中文] 06 Dropout正则化
  7. P7 · [中文] 07 理解Dropout
  8. P8 · [中文] 08 其他正则化方法
  9. P9 · [中文] 09 输入归一化
  10. P10 · [中文] 10 梯度消失与爆炸
  11. P11 · [中文] 11 深度网络的权重初始化
  12. P12 · [中文] 12 梯度的数值近似
  13. P13 · [中文] 13 梯度检查
  14. P14 · [中文] 14 梯度检查实现注意
  15. P15 · [中文] 15 专访 Yoshua Bengio
  16. P16 · [中文] 16 Mini-batch梯度下降
  17. P17 · [中文] 17 理解Mini-batch梯度下降
  18. P18 · [中文] 18 指数加权平均
  19. P19 · [中文] 19 理解指数加权平均
  20. P20 · [中文] 20 指数加权平均的偏差修正
  21. P21 · [中文] 21 动量梯度下降
  22. P22 · [中文] 22 RMSprop
  23. P23 · [中文] 23 Adam优化算法
  24. P24 · [中文] 24 学习率衰减
  25. P25 · [中文] 25 局部最优问题
  26. P26 · [中文] 26 专访林元庆
  27. P27 · [中文] 27 调参流程
  28. P28 · [中文] 28 用合适的尺度选超参数
  29. P29 · [中文] 29 超参调优实战：Panda vs Caviar
  30. P30 · [中文] 30 网络中的激活归一化
  31. P31 · [中文] 31 把Batch Norm装进网络
  32. P32 · [中文] 32 为什么Batch Norm有效
  33. P33 · [中文] 33 测试时的Batch Norm
  34. P34 · [中文] 34 Softmax回归
  35. P35 · [中文] 35 训练Softmax分类器
  36. P36 · [中文] 36 深度学习框架
  37. P37 · [中文] 37 TensorFlow
  38. P38 · [英文] 01 Train Dev Test sets
  39. P39 · [英文] 02 Bias Variance
  40. P40 · [英文] 03 Basic Recipe for ML
  41. P41 · [英文] 04 Regularization
  42. P42 · [英文] 05 Why Regularization Reduces Overfitting
  43. P43 · [英文] 06 Dropout Regularization
  44. P44 · [英文] 07 Understanding Dropout
  45. P45 · [英文] 08 Other Regularization Methods
  46. P46 · [英文] 09 Normalizing Inputs
  47. P47 · [英文] 10 Vanishing Exploding Gradients
  48. P48 · [英文] 11 Weight Initialization
  49. P49 · [英文] 12 Numerical Approximation of Gradients
  50. P50 · [英文] 13 Gradient Checking
  51. P51 · [英文] 14 Gradient Checking Notes
  52. P52 · [英文] 15 Yoshua Bengio Interview
  53. P53 · [英文] 16 Mini-batch Gradient Descent
  54. P54 · [英文] 17 Understanding Mini-batch GD
  55. P55 · [英文] 18 Exponentially Weighted Averages
  56. P56 · [英文] 19 Understanding EWA
  57. P57 · [英文] 20 Bias Correction in EWA
  58. P58 · [英文] 21 Gradient Descent with Momentum
  59. P59 · [英文] 22 RMSprop
  60. P60 · [英文] 23 Adam Optimization Algorithm
  61. P61 · [英文] 24 Learning Rate Decay
  62. P62 · [英文] 25 The Problem of Local Optima
  63. P63 · [英文] 26 Yuanqing Lin Interview
  64. P64 · [英文] 27 Tuning Process
  65. P65 · [英文] 28 Scale to pick Hyperparameters
  66. P66 · [英文] 29 Hyperparameter Tuning Practice
  67. P67 · [英文] 30 Normalizing Activations
  68. P68 · [英文] 31 Fitting Batch Norm into a Network
  69. P69 · [英文] 32 Why does Batch Norm work
  70. P70 · [英文] 33 Batch Norm at Test Time
  71. P71 · [英文] 34 Softmax Regression
  72. P72 · [英文] 35 Training a Softmax Classifier
  73. P73 · [英文] 36 Deep Learning Frameworks
  74. P74 · [英文] 37 TensorFlow
Description 
吴恩达深度学习专项②《改善深层神经网络》完整课｜中英双语可切换

📌 本期看点
· 训练集/偏差方差诊断 → 正则化与 Dropout，专治过拟合
· Mini-batch、Momentum、RMSprop、Adam 与学习率衰减：把训练速度拉起来
· 超参调优实战、Batch Norm、Softmax，并衔接 TensorFlow 入门
· 真中文配音 + 英文原声双轨，承接第一课 BV1Pmga6oEYj

🧭 观看指南
共 37 讲。P1–P37 为中文配音版，P38–P74 为英文原声版，可按需切换。
本课为深度学习专项第二门；建议先看①神经网络与深度学习，后续③项目策略 ④CNN ⑤序列模型将持续更新。

🎯 适合人群
已学完神经网络基础、想系统补调参与优化算法的转码自学与计算机相关同学。

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