Materi 4: Regularization For Deep Learning

Materi dalam PPT ini menjelaskan mengenai Neural Network Parameters, Parameters vs Hyperparameters, Train / Dev / Test sets, Performa dari Model, Classification Model Error, Problem of fitting serta pendekatan-pendekatan regularisasi dalam pembelajaran dalam yaitu Parameter Norm Penalties: L 2 Parameter Regularization & L 1 Parameter Regularization, Dataset Augmentation, Multitask Learning, Early Stopping, Sparse Representations, Bagging dan Dropout.

Click 4_Regularization for Deep Learning.pdf link to view the file.