深度学习基础知识;课程议题;议题–第2部分;练习回顾;数据准备;数据准备;未训练的模型;更简单的模型;更简单的模型;更简单的模型;更简单的模型;更简单的模型;更简单的模型;损失曲线;损失曲线;损失曲线;损失曲线;损失曲线;损失曲线;优化器;从神经元到网络;构建网络;构建网络;构建网络;激励函数;激励函数;激励函数;激励函数;过拟合;过拟合;过拟合;过拟合;训练数据和验证数据对比;从回归到分类;MNIST模型;MNIST模型;MNIST模型;将RMSE用于概率？;将RMSE用于概率？;多分类交叉熵;多分类交叉熵;多分类交叉熵;融会贯通;下一个练习;开始吧！;附录：梯度下降;从误差中学习;损失曲线;损失曲线;损失曲线;损失曲线;损失曲线;损失曲线;PowerPoint演示文稿