Fast.ai 深度学习实战课程第3课：Overfitting

AI100 2023-01-12 23:11:06

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本课程由 Jeremy Howard 教授开设，共8节。目的是让大家在不需要深入研究高水平数学问题的情况下，学习如何建立先进的深度学习模型。 Jeremy Howard 教授结合自己参加 Kaggle 大赛并夺魁的经验认为，传统学院派的教学方式对于大多数学习者来说已经不适用，应该以问题为引导，以实践为驱动，尽快切入到核心理论和核心工具的使用上，掌握深度学习优模型的构建方法。...

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本文旨在为读者提供一套完整的深度学习模型性能提升方法论，涵盖从数据准备到模型部署的全流程优化策略。我们将探讨各种实用技术，并通过具体案例展示它们的实际效果。核心概念与联系：解释深度学习性能优化的基本概念核心算法原理：深入探讨关键优化技术的数学原理项目实战：通过实际代码案例展示优化方法应用场景与工具推荐未来发展趋势与挑战过拟合(Overfitting)：模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现差欠拟合(Underfitting)：模型在训练数据和新数据上都表现不佳。

在各种Kaggle竞赛的排行榜上，都有不少刚刚进入深度学习领域的程序员，其中大部分有一个共同点：都上过Fast.ai的课程。这些免费、重实战的课程非常鼓励学生去参加Kaggle竞赛，检验自己的能力。当然，也向学生们传授了不少称霸Kaggle的深度学习技巧。是什么秘诀让新手们在短期内快速掌握并能构建最先进的DL算法？一位名叫塞缪尔（Samuel Lynn-Evans）的法国学员总结了十条...

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