【中英】【吴恩达课后测验】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第二周测验
时间: 2024-01-11 22:14:47 浏览: 45
很高兴能帮助你回答问题!以下是第二周测验的回答:
问题1:在深度学习中,为什么要使用非线性激活函数?
答案1:使用非线性激活函数可以让神经网络模型具备更强大的表示能力。如果使用线性激活函数,多层神经网络的输出只是输入的线性变换,无法区分复杂的模式和非线性关系。
问题2:以下哪个是ReLU(线性整流函数)的定义?
a. A = max(0, z)
b. A = max(0, -z)
c. A = max(0, z + 1)
d. A = max(1, z)
答案2:a. A = max(0, z)
问题3:Sigmoid函数在输入取极大或极小值时会发生什么?
答案3:当Sigmoid函数的输入取极大或极小值时,它的导数接近于0。这会导致梯度消失的问题,使得神经网络训练变得困难。
相关问题
吴恩达-深度学习-改善深层神经网络
吴恩达在改善深层神经网络方面提出了多种方法,包括:
1. 激活函数:使用ReLU(Rectified Linear Unit)代替传统的sigmoid函数,可以加速训练过程并提高准确率。
2. 正则化:使用L1或L2正则化,可以防止过拟合,提高泛化能力。
3. 批量归一化:对每个批次的数据进行归一化处理,可以加速训练过程,提高准确率。
4. 参数初始化:合理的参数初始化可以避免梯度消失或爆炸的问题,提高训练效率。
5. 梯度裁剪:限制梯度的大小,可以避免梯度爆炸的问题。
6. Dropout:在训练过程中随机丢弃一部分神经元,可以防止过拟合。
7. 数据增强:通过对数据集进行旋转、平移、缩放等操作,可以增加数据量,提高模型的泛化能力。
这些方法可以单独或组合使用,根据具体情况选择适当的方法来改善深层神经网络。
吴恩达作业(5)cnn神经网络(tensorflow实现)--手势识别
手势识别是一种将手部动作转化为对应意义的技术,在很多场景中具有广泛的应用,比如虚拟现实、智能家居等。为了实现手势识别,可以使用CNN神经网络,并使用TensorFlow进行实现。
首先,从数据集开始。为了训练CNN模型,需要大量手势图像数据。可以通过收集一些具有不同手势动作的图片或者使用现有的手势数据集。这些图像数据需要进行预处理,包括调整大小、归一化等。
接下来,搭建CNN神经网络模型。在TensorFlow中,可以使用tf.keras来创建CNN模型。可以选择一些典型的卷积层、池化层和全连接层,来提取图像的特征和进行分类。同时,可以在模型中使用一些常见的技巧,如Dropout和Batch Normalization等,以提高模型的性能和鲁棒性。
然后,进行模型的训练与评估。首先,将数据集划分为训练集和测试集,一般约为80%用于训练,20%用于测试。使用训练集来对模型进行训练,通过反向传播算法来更新模型的参数,使其能够准确地预测出手势动作。然后,使用测试集来评估模型的性能,包括准确率、召回率等指标。
最后,使用模型进行手势识别。当模型训练完成后,将新的手势图像输入到模型中,模型将输出对应的手势动作。可以对模型的输出进行后处理,使之符合实际的应用场景,比如显示手势对应的文字或者控制设备等。
通过以上步骤,可以实现手势识别的CNN神经网络模型,并使用TensorFlow进行实现。这个模型可以应用于各种场景中,提高交互的便捷性和智能化水平。当然,模型的性能也需要不断地进行优化和改进,以提高准确率和鲁棒性。