[Перевод] 33. Batch Normalization во время тестирования

Топовые зарубежные курсы с русской озвучкой - russiancourses.net Материалы к курсу вы найдете на russiancourses.net Подписывайтесь на телеграм канал чтобы быть в курсе обновлений и выпусков зарубежных курсов на русский язык -
--- Погрузись в процессы, которые делают глубокие нейронные сети эффективными ⚡ Во втором курсе Специализации по глубокому обучению ты откроешь «чёрный ящик» и разберёшься, как именно модели достигают высокой производительности и как системно улучшать результаты. Что ты освоишь: 🧩 Лучшие практики в работе с обучающими и тестовыми наборами, анализ смещения и дисперсии для построения приложений глубокого обучения ⚙️ Стандартные приёмы: инициализация, регуляризация L2 и Dropout, настройка гиперпараметров, пакетная нормализация, проверка градиентов 🚀 Оптимизационные алгоритмы: мини-батч градиентный спуск, Momentum, RMSprop и Adam, а также проверка их сходимости 💻 Реализация и применение нейронной сети в TensorFlow Результат: курс даст фундаментальные знания о возможностях, вызовах и последствиях глубокого обучения и подготовит тебя к созданию передовых AI-технологий. Это твой путь к применению машинного обучения в работе, развитию технической карьеры и уверенной интеграции в мир искусственного интеллекта.