【Deep Learning 五】课程二(mproving Deep Neural Networks)，第一周（Setting up your Machine Learning Applicat）答案

吴恩达深度学习课程课后习题（2课1周）

数据集规模相对小的，可以采用传统三七或二二六分法，但在大量数据的时候，只需要1%的验证和测试就足够了。答案C

【Deep Learning 五】课程二(mproving Deep Neural Networks)，第一周（Setting up your Machine Learning Applicat）答案

有时候我们会遇到训练集和验证/测试集来自不同地方的分布，但我们最起码得保证，验证集合测试集是来自同一个分布。因为，我们用验证集来评估几个不同的模型，尽可能的优化性能。答案A

【Deep Learning 五】课程二(mproving Deep Neural Networks)，第一周（Setting up your Machine Learning Applicat）答案

高偏差的解决办法是扩大神经网络或增加训练集，高方差的解决方法是正则化和增加训练集。答案CDE

【Deep Learning 五】课程二(mproving Deep Neural Networks)，第一周（Setting up your Machine Learning Applicat）答案

从数据上看，已经过拟合。解决方法是L2正则化增大参数lambda，或者收集更多的训练数据。答案AC

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权重衰减是一种正则化方法，比如L2正则化，它是让整个权重值减小，以避免梯度爆炸。答案A

【Deep Learning 五】课程二(mproving Deep Neural Networks)，第一周（Setting up your Machine Learning Applicat）答案

L2正则化中，lambda变大，权重减小，更接近0。答案A

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答案C

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答案BD

【Deep Learning 五】课程二(mproving Deep Neural Networks)，第一周（Setting up your Machine Learning Applicat）答案

减少高方差的方法有，增大输入数据量和L2，Dropout。答案BEG

【Deep Learning 五】课程二(mproving Deep Neural Networks)，第一周（Setting up your Machine Learning Applicat）答案

答案B