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吴恩达深度学习笔记：深度学习的 实践层面 (Practical aspects of Deep Learning)1.9-1.10

作者：2023面试高手 | 2024-04-30 15:41:39

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吴恩达深度学习笔记：深度学习的 实践层面 (Practical aspects of Deep Learning)1.9-1.10

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第二门课： 改善深层神经网络：超参数调试、正 则 化 以 及 优 化 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)

第一周：深度学习的 实践层面 (Practical aspects of Deep Learning)

1.9 归一化输入（Normalizing inputs）

训练神经网络，其中一个加速训练的方法就是归一化输入。假设一个训练集有两个特征，输入特征为 2 维，归一化需要两个步骤：

1.零均值
2.归一化方差；

我们希望无论是训练集和测试集都是通过相同的μ和 σ 2 σ^2 σ2定义的数据转换，这两个是由训练集得出来的。
在这里插入图片描述

第一步是零均值化， μ = 1 m ∑ i = 1 m x ( i ) μ=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m{x^{(i)}} μ=m1​∑i=1m​x(i)，它是一个向量，

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