课程链接: https://www.coursera.org/learn/deep-neural-network
作为深度学习方向的学习者，你是否曾困惑于模型的性能提升究竟需要哪些技巧？Coursera上的《Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization》课程，为你提供了系统而全面的解决方案。该课程是深度学习专业课程的第二部分，旨在帮助你理解深度学习中的关键技术，从黑箱中洞察模型内部的运作机制。
课程内容丰富实用，涵盖了模型初始化、L2正则化、Dropout防止过拟合、梯度检验、优化算法（如随机小批量、学习率衰减）、批归一化（Batch Normalization）等核心技术。通过实际操作和实验，你可以掌握如何调优超参数、避免模型过拟合，以及提升训练效率。
特别推荐的是课程中关于TensorFlow的实战部分，让你能够快速搭建和训练深度神经网络，轻松迁移到实际项目中。无论你是深度学习初学者还是希望提升模型性能的从业者，这门课程都能帮助你构建扎实的理论基础，同时掌握实用技巧。建议你将课程作为提升模型调优能力的重要阶梯，开启你的深度学习高阶之旅！