ОБ ЭТОМ ЭПИЗОДЕ
<p>Deep Learning - Regularization Part 4</p>
<p>This video discusses initialization techniques and transfer learning.</p>
<p>Video References:<br />
<a href="https://www.youtube.com/channel/UCSHZKyawb77ixDdsGog4iWA">Lex Fridman's Channel</a></p>
<p>Further Reading:<br />
<a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S093938891830120X">A gentle Introduction to Deep Learning</a></p>
<p>This video discusses initialization techniques and transfer learning.</p>
<p>Video References:<br />
<a href="https://www.youtube.com/channel/UCSHZKyawb77ixDdsGog4iWA">Lex Fridman's Channel</a></p>
<p>Further Reading:<br />
<a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S093938891830120X">A gentle Introduction to Deep Learning</a></p>
английский
США
РАСШИФРОВКА 🔗
Are you the producer of this podcast?
Add a podcast transcript
Need Audio-to-Text?
Transcribe with Listen411 in Just 60 Seconds
ПОИСК ПРОШЛЫХ ЭПИЗОДОВ
Искать прошлые эпизоды Deep Learning.
ДРУГИЕ ЭПИЗОДЫ В ЭТОМ ПОДКАсте
<p>Deep Learning - Common Practices Part 1</p>
<p>This video discusses the use of validation data and how to choose optimizers, monitor weights, and set learning rates including their annealing.</p>
<p>Video References:<br />
<a href="https://www.youtube.com…
<p>Deep Learning - Regularization Part 3</p>
<p>This video discusses normalization such as batch normalization and self normalizing units and explains the concepts of drop-out and drop-connect</p>
<p>Video References:<br />
<a href="https://www.youtube.com/c…
<p>Deep Learning - Regularization Part 2</p>
<p>This video discusses classical regularization techniques such as early stopping using a validation set, augmentation, and maximum a-posteriori methods that expand the loss function using a regularization term.</p>
<p>Vi…
<p>Deep Learning - Regularization Part 5</p>
<p>This video discusses multi-task learning.</p>
<p>Video References:<br />
<a href="https://www.youtube.com/channel/UCSHZKyawb77ixDdsGog4iWA">Lex Fridman's Channel</a></p>
<p>Further…
Отказ от ответственности: Подкаст и иллюстрации, встроенные в эту страницу, взяты из Prof. Dr.-Ing. Andreas Maier, который является собственностью его владельца и не связан или не одобрен Listen Notes, Inc.
ИЗМЕНИТЬ
Спасибо, что помогаете поддерживать базу подкастов актуальной.
