第一周 深度学习的实用层面
1.1 训练，配置，测试训练集
- 学习完如何构建神经网络,接下来学习如何高效运行神经网络
- 数据集划分: train,dev,test: 在train中训练模型,利用dev选择最佳模型,利用test测试最终模型
1.2 偏差Bias，方差Variance
- 欠拟合(高偏差),过拟合(高方差)
1.3 处理欠拟合，过拟合方案
1.4 正则化Regularization
1.5 为什么正则化可以解决过拟合
吴恩达深度学习课程第二课-改善深层神经网络
原文：https://www.cnblogs.com/nrocky/p/12114269.html
