Avoid Overfitting Using Regularization in TensorFlow

4.8
74件の評価
提供:
Coursera Project Network
4,297人がすでに登録済みです
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Develop an understanding on how to avoid over-fitting with weight regularization and dropout regularization

Be able to apply both weight regularization and dropout regularization in Keras with TensorFlow backend

Clock2 hours
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this 2-hour long project-based course, you will learn the basics of using weight regularization and dropout regularization to reduce over-fitting in an image classification problem. By the end of this project, you will have created, trained, and evaluated a Neural Network model that, after the training and regularization, will predict image classes of input examples with similar accuracy for both training and validation sets. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

  • Data Science
  • Deep Learning
  • Machine Learning
  • Tensorflow
  • keras

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Import the data

  2. Process the data

  3. Regularization and Dropout

  4. Creating the Experiment

  5. Assess the final results

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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よくある質問

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