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。

相关问题

【中英】【吴恩达课后测验】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第二周测验

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。