Avoid Overfitting Using Regularization in TensorFlow

4.8
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Dans ce Projet Guidé, vous :
2 hours
Intermédiaire
Aucun téléchargement requis
Vidéo en écran partagé
Anglais
Ordinateur de bureau uniquement

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.

Les compétences que vous développerez

  • Data Science

  • Deep Learning

  • Machine Learning

  • Tensorflow

  • keras

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Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

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