Avoid Overfitting Using Regularization in TensorFlow
Develop an understanding on how to avoid over-fitting with weight regularization and dropout regularization
Be able to apply both weight regularization and dropout regularization in Keras with TensorFlow backend
In this 2-hour long project-based course, you will learn the basics of using weight regularization and dropout regularization to reduce over-fitting in an image classification problem. By the end of this project, you will have created, trained, and evaluated a Neural Network model that, after the training and regularization, will predict image classes of input examples with similar accuracy for both training and validation sets. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Kompetenzen, die Sie erwerben werden
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Import the data
Process the data
Regularization and Dropout
Creating the Experiment
Assess the final results
Ablauf angeleiteter Projekte
Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich
Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.
Bewertungen
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Häufig gestellte Fragen
Häufig gestellte Fragen
Was bekomme ich, wenn ich ein angeleitetes Projekt kaufe?
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Sind angeleitete Projekte auf dem Desktop und auf Mobilgeräten verfügbar?
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Wer sind die Dozenten bei angeleiteten Projekten?
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Kursteilnehmern auf der ganzen Welt zu beeinflussen.
Kann ich die Arbeit aus meinem angeleiteten Projekt herunterladen, nachdem ich sie abgeschlossen habe?
Sie können alle von Ihnen erstellten Dateien aus dem angeleiteten Projekt herunterladen und speichern. Zu diesem Zweck können Sie die Funktion „Dateibrowser“ verwenden, wenn Sie auf Ihren Cloud-Desktop zugreifen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Bei angeleiteten Projekten ist keine Erstattung möglich. Lesen Sie unsere komplette Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Für angeleitete Projekte ist keine finanzielle Unterstützung verfügbar.
Kann ich ein angeleitetes Projekt auditieren und den Videoteil kostenlos anschauen?
Für angeleitete Projekte ist kein Auditing verfügbar.
Wie viel Erfahrung brauche ich für dieses angeleitete Projekt?
Oben auf der Seite können Sie auf das Erfahrungsniveau für dieses angeleitete Projekt klicken, um das vorausgesetzte Wissen anzuzeigen. Auf jedem Niveau führt der Dozent Schritt für Schritt durch das angeleitete Projekt.
Kann ich dieses angeleitete Projekt direkt über meinen Webbrowser abschließen, anstatt spezielle Software zu installieren?
Ja, alles, was Sie zum Abschließen Ihres angeleiteten Projekts benötigen, finden Sie auf einem Cloud-Desktop, der in Ihrem Browser verfügbar ist.
Wie ist die Lernerfahrung bei angeleiteten Projekten?
Sie lernen durch Praxis, indem Sie Aufgaben in einer Split-Screen-Umgebung direkt in Ihrem Browser erledigen. Auf der linken Seite des Bildschirms erledigen Sie die Aufgabe in Ihrem Arbeitsbereich. Auf der rechten Seite des Bildschirms sehen Sie einen Dozenten, der Sie schrittweise durch das Projekt führt.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
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