【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 5 习题—Neural Networks learning

课上习题

【1】代价函数

 【2】代价函数计算

【3】

 【4】矩阵的向量化

 【5】梯度校验

Answer：(1.01³ -0.99³⁾ / 0.02 = 3.001

 【6】梯度校验

Answer：学习的时候要去掉梯度校验，不然会特别慢

【7】随机初始化

Answer：对于神经网络这种复杂模型来说，初始值都是同一个值 r，不然第二层会全都一样。

【8】梯度下降

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测验

 Answer: A

 

 Answer：A

 Answer：D  

3*(1.01)⁴ - 3*(0.99)⁴ / 0.02

 Answer：ACE

解析E：与逻辑回归一样，λ的较大值将惩罚大参数值，从而减少过度拟合训练集的变化。

解析G:  一个特别大的 λ 可能是非常有害的。 如果将其设置得太大，那么网络将不适合训练数据，并且对训练数据和新的测试数据的预测都很差。

Answer：ADG