Bài này mình tổng hợp một số kĩ thuật để train model tốt hơn, cũng như một số khái niệm bạn sẽ gặp khi làm việc với deep learning. Đầu tiên mình nói về tầm quan trọng của vectorization, tiếp mình sẽ nói về kĩ thuật mini-batch gradient descent với lượng dữ liệu lớn. Sau đó mình nói về bias, variance, cách đánh giá bias-variance trong model và một số biện pháp để giải quyết vấn đề high bias, high variance. Mình có giải thích về kĩ thuật dropout để tránh overfitting. Phần cuối mình nói về vanishing và exploding gradient, cũng như giới thiệu một số hàm activation function phổ biến và cách chọn hàm activation.