吴恩达深度学习课后编程心得1. 固定数据矩阵维度2. 如何防止梯度消失或爆炸3. 正则化和dropout4. 优化算法5. YOLO6 FaceRecNet7 神经风格迁移8 RNN
1. 固定数据矩阵维度X = (特征数，样本数m) Y = （1， 样本数） w = （n[L]，n[L-1]） b = (n[L], 1)2. 如何防止梯度消失或爆炸1-4里面 assignment2里面关于深层神经网络的初始化，用了2-1里面讲的方法，即为了防止梯度消失或爆炸，可以使其权重除以输入层神经单元n[l-1]的个数(在初始化时)，这样新得到的z就不会变化过大。...
