吴恩达 Andrew Ng 的视频教程“改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化”，主要介绍：
如何有效的运作神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据，以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习。
下面是笔记的索引：
第一周： 深度学习的实用层面
1.1 训练/开发/测试集
1.2 偏差/方差
1.3 机器学习基础
1.4 正则化
1.5 为什么正则化可以减少过拟合
1.6 dropout正则化
1.7 理解dropout
1.8 其他正则化方法
1.9 归一化输入
1.10 梯度消失与梯度爆炸
1.11 深度网络中的权重初始化
1.12 梯度的数值逼近
未完待续
