深度学习模型评估、调整和优化

MP4 |视频：h264，1280×720 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
级别：初学者 |类型： 电子学习 |语言： 英文+字幕 |时长：1小时4分钟

你将学到什么

现代深度学习需要的不仅仅是构建神经网络：它需要了解模型是否真正具有泛化能力，如何有效地对其进行调整，以及如何优化训练以提高稳定性和速度。
在本课程《深度学习模型评估、调整和优化》中，您将获得自信地评估、调试、调整和优化深度学习模型的能力。
首先，您将探索评估技术，学习如何应用指标、分析混淆矩阵，并使用以下方法检测欠拟合、过拟合和数据泄漏：训练曲线。
接下来，您将了解如何调整超参数，包括学习率、批量大小、优化器以及正则化技术，例如 dropout、权重衰减和提前停止。
最后，您将学习使用批量归一化、梯度裁剪、混合精度训练、高效数据管道以及 TensorBoard 或权重和偏差等监控工具来优化训练过程。
完成本课程后，您将拥有技能和知识构建训练速度更快、泛化能力更好并在现实环境中保持稳定的模型所需的深度学习评估和优化。