Повышение эффективности глубоких нейросетей

Этот курс научит вас «магии» повышения эффективности глубокого обучения. Вы изучите сложный механизм работы глубокого обучения, узнаете, какие параметры влияют на его эффективность и сможете систематически получать хорошие результаты. Также вы изучите TensorFlow. По прошествии трех недель вы: — освоите передовые методы создания приложений для глубокого обучения; — научитесь эффективно использовать распространенные «хитрости» работы с нейросетями, включая инициализацию, L2-регуляризацию и регуляризацию методом исключения, пакетную нормализацию и проверку градиента; — научитесь выполнять и применять различные алгоритмы оптимизации, такие как мини-пакетный градиентный спуск, моменты, RMSprop и Adam, а также проверять их сходимость; — освоите передовые методы составления наборов данных для обучения, разработки и тестирования, а также анализа предвзятости и отклонений; — сможете реализовывать нейронную сеть в TensorFlow. Это второй курс специализации «Глубокое обучение».

• Практические аспекты глубокого обучения
• Алгоритмы оптимизации
• Оптимизация гиперпараметров, пакетная нормализация и программные фреймворки