Avoid Overfitting Using Regularization in TensorFlow
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
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。
Import the data
Process the data
Regularization and Dropout
Creating the Experiment
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
AVOID OVERFITTING USING REGULARIZATION IN TENSORFLOW からの人気レビュー
Good introduction to regularization techniques. It's nice to learn these techniques with a relevant, but simple, example code.
please enable me to reset the deadlines as i was unable to complete..
よくある質問
よくある質問
ガイド付きプロジェクトを購入すると何を行えるようになりますか？
ガイド付きプロジェクトはデスクトップとモバイル機器で利用できますか？
ガイド付きプロジェクトの講師にはどのような方がいらっしゃいますか？
完成したガイド付きプロジェクトから成果物をダウンロードできますか？
返金ポリシーについて教えてください。
学資援助はありますか？
ガイド付きプロジェクトを監査して、ビデオ部分を無料で見ることはできますか？
このガイド付きプロジェクトを行うにはどれくらいの経験が必要ですか？
特別なソフトウェアをインストールせずに、Webブラウザでこのガイド付きプロジェクトを完了できますか？
ガイド付きプロジェクトでの学習体験はどのようなものでしょうか？
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
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