正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
正则化方法：L1和L2 regularization 本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充） 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 ...
原文：正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
本文是 Neural networks and deep learning 概览 中第三章的一部分。讲机器学习 深度学习算法中经常使用的正则化方法。 本文会不断补充 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，经常会导致overfitting 过拟合 。其直观的表现例如以下图所看到的。随着训练过程的进行，模型复杂度添加，在training data上 ...
2016-03-12 14:04 0 19041 推荐指数：
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