University · Artificial Intelligence · Deep Learning
Regularisation, Dropout, Batch Normalisation, and Generalisation
4 Abschnitte
Bias-variance trade-off, L1 and L2 weight regularisation, dropout and its stochastic ensemble interpretation, inverted dropout, batch normalisation, layer normalisation, data augmentation, early stopping, and the double descent phenomenon in modern deep networks.
Inhaltsübersicht
- Bias-Variance Trade-Off and Classical Regularisation
- Dropout: Mechanism, Inverted Dropout, and Stochastic Ensemble Interpretation
- Batch Normalisation and Layer Normalisation
- Data Augmentation, Early Stopping, and the Double Descent Phenomenon
📚 Vollständiges Lernmaterial mit 4 Abschnitten, Karteikarten und Quizzen verfügbar nach Anmeldung.
Jetzt kostenlos lernen →Related Topics
Interaktiv lernen mit Karteikarten & Quizzen
Melde dich an und lerne Deep Learning mit intelligenten Wiederholungen, Quizzen und KI-Lernhilfen. 7 Tage kostenlos.
Kostenlos testen