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| 课时名称 | 课时知识点 |
|---|---|
| 添砖加瓦：实现Dropout层 | 正则化、过拟合、欠拟合、Dropout原理、Dropout理论推导、L1正则化、梯度下降、激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播 |
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|---|---|
| 添砖加瓦：实现Dropout层 | 正则化、过拟合、欠拟合、Dropout原理、Dropout理论推导、L1正则化、梯度下降、激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播 |
