or
Bài tập này là một phần của khóa học
Trong chương này, bạn sẽ làm quen với những khái niệm và thuật ngữ nền tảng dùng trong deep learning, và hiểu vì sao các kỹ thuật deep learning ngày nay lại mạnh mẽ. Bạn sẽ xây dựng các mạng nơ-ron đơn giản và tạo dự đoán với chúng.
Học cách tối ưu hóa các dự đoán do mạng nơ-ron của bạn tạo ra. Bạn sẽ dùng một phương pháp gọi là lan truyền ngược (backward propagation), một trong những kỹ thuật quan trọng nhất trong deep learning. Hiểu cách nó hoạt động sẽ cho bạn nền tảng vững chắc để tiếp tục ở nửa sau của khóa học.
Trong chương này, bạn sẽ dùng thư viện Keras để xây dựng các mô hình deep learning cho cả hồi quy và phân loại. Bạn sẽ học về quy trình Specify-Compile-Fit để tạo dự đoán, và đến cuối chương, bạn sẽ có đầy đủ công cụ cần thiết để xây dựng các mạng nơ-ron sâu.
Học cách tối ưu hóa các mô hình deep learning của bạn trong Keras. Bắt đầu bằng việc học cách kiểm định mô hình, sau đó hiểu khái niệm về dung lượng mô hình (model capacity), và cuối cùng thử nghiệm với các mạng rộng hơn và sâu hơn.
Bài tập hiện tại