笔记|李宏毅老师机器学习课程，视频17Keras Demo2
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《学习笔记》专栏·第20篇
文 | MLer
728字 | 2分钟阅读
【数据科学与人工智能】开通了机器学习群，大家可以相互学习和交流。请扫描下方二维码，备注：姓名-ML，添加我为好友，诚邀你入群，一起进步。
感谢李宏毅老师的分享，他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站：
http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。
这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。因为这个视频是在Youtube上面，有些朋友可能无法观看，我把它搬运下来放在云盘上面，大家点击阅读原文，就可以直接在手机随时随地观看了。再次，感谢李老师的付出和贡献。
这门课，共有36个视频，每个视频播放的时间不一。我按着视频播放的顺序，观看，聆听和学习，并结合讲义，做学习笔记。我做学习笔记目的有三：
1 帮助自己学习和理解机器学习
2 记录机器学习的重要知识、方法、原理和思想
3 为传播机器学习做点事情
视频17：Keras Demo2
一、Keras Demo2
李老师使用Keras深度学习框架在MNIST数据集做深度学习。
针对模型的性能分析，利用视频16所讲解的内容，指导如何改善模型的性能。
第一步：训练集的性能怎么样？
因为深度学习有时候，在训练阶段，容易坏掉。所以，需要优先考虑训练集上性能是否满足期望。
我们可以在loss、batch_size、激活函数、优化方法上、神经网络的层数、Normalization等进行设计，观察训练集上性能的变化。
第二步：测试集的性能怎么样？
李老师重现这个问题的时候，在测试集上面添加噪声，观察测试集的效果。
发现效果急剧下降。
然后使用Dropout技术来做改善。
更详细的内容，请点击阅读原文，查看视频。
朋友们，在学习中有什么问题或者想法，请加入机器学习群，大家一起讨论，共同进步。
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