提高网络模型的泛化能力！深度学习之父Geoffrey Hinton的神经网络第九课（中文字幕）

自 2012 年开课，NNML 就一跃成为深度学习开发者的殿堂级慕课。时隔五年，仍然是内容最“干”、最值得学习的深度学习课程。

如果说吴恩达的《Machine Learning》是最佳入门课程，描述 NNML 则只需两个字： “必修”——对于有志于真正掌握深度学习的人而言。

它很难，但也因此没有做任何“dumb down”——为照顾小白而牺牲“厚度”，把原本并不单纯的原理硬以简单的类比表述出来，是几乎所有深度学习课程不得不做的妥协。

但这门课没有。

Lecure 9

提高网络模型的泛化能力

内容简介

这一节课介绍了如何在网络有过多能力处理过多容量的训练数据集时，通过降低过拟合来提高网络模型的泛化能力。Hinton 介绍了几种控制网络容量的方法，以及如何设置度量参数以及防止过拟合的四种方法。