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书籍：Regularization in Deep Learning
作者：Peng Liu
出版：MANNING
入群邀请： 7 个业余方向交换群 + 1 个材料需要群
原文地址： 书籍举荐 -《深度学习中的正则化》
01 书籍介绍
深度学习中的正则化将教您如何应用正则化技术工具箱来进步模型性能。它涵盖了公认的正则化办法和开创性的古代办法。每种技术都是通过图形、插图和循序渐进的代码演示来介绍的，这些演示能够使简单的数学更容易了解。
在本书中，您将学习如何用随机噪声加强数据集，改良模型的架构，在优化过程中如何利用正则化。您很快就会构建专一的深度学习模型，防止宏大的复杂性，即便应用新的或凌乱的数据集也能提供更精确的后果。这些实用的正则化技术进步了训练效率，并有助于防止过拟合误差，使您的深度学习模型更具通用性和适应性！
02 作者介绍
Peng Liu 是一位经验丰富的数据科学家，专一于高性能机器学习模型在生产中的利用钻研和开发。他领有新加坡国立大学统计学博士学位，并作为大学客座讲师传授高级剖析课程。他专门钻研深度学习的统计方面。
主页： https://faculty.smu.edu.sg/profile/liu-peng-6471
03 书籍纲要
1. 书籍举荐 -《Modern CMake for C++》中文版 & 英文版
2. 深度解读深度学习在主动驾驶规控中的利用
3. 书籍举荐 -《深度学习的数学了解》
4. 书籍举荐 -《卡尔曼滤波与信息交融》
5. 书籍举荐 -《计算机视觉的特征描述》
6. 书籍举荐 -《机器人手册》第二版
正文完
