第二个专项课程的完整题目是
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization.
通过标题就可以看出课程的主要内容就是在第一个课程的基础上， 对深度神经网络进行加固。
一共三周的课程，每周课程题目分别为：
- Practical aspects of Deep Learning
- Optimization algorithms
- Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
第一周讲了划分数据集、正则化、权值初始化以及梯度检查。
第二周讲了mini-batch以及RMSprop等参数更新方法。
第三周讲了超参数的选择、标准化以及TensorFlow。
第一周
神经网络的数据集划分、正则化、Dropout、输入标准化以及梯度检查