第 三 周 超 参 数 调 试 、 Batch 正 则 化 和 程 序 框 架 （Hyperparameter tuning）
3.1 调试处理（Tuning process）3.2 为超参数选择合适的范围（Using an appropriate scale to pick hyperparameters）3.3 超参数训练的实践： Pandas VS Caviar（Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar）3.4 归一化网络的激活函数（ Normalizing activations in a network）3.5 将 Batch Norm 拟合进神经网络（Fitting Batch Norm into a neural network）3.6 Batch Norm 为什么奏效？（Why does Batch Norm work?）3.7 测试时的 Batch Norm（Batch Norm at test time）3.8 Softmax 回归（Softmax regression）3.9 训练一个 Softmax 分类器（Training a Softmax classifier）tensorflow tutorialimprov_utils.pytf_utils.py
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