原文:深度神经网络(DNN)的正则化

和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 . DNN的L amp L 正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L 正则化和L 正则化。L 正则化和L 正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L 正则化。 而DNN的L 正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵 W ,而不针对偏倚系数 b 。利用我们之前的机器学习的知识,我们很容易可以写 ...

2017-02-27 14:20 38 26744 推荐指数:

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3. DNN神经网络正则化

1. DNN神经网络的前向传播(FeedForward) 2. DNN神经网络的反向更新(BP) 3. DNN神经网络正则化 1. 前言 和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN正则化方法做一个总结。 2. DNN的L1和L2正则化 ...

Thu Dec 13 06:59:00 CST 2018 0 2198
TensorFlow之DNN(三):神经网络正则化方法(Dropout、L2正则化、早停和数据增强)

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容。 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合。缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout、L1 ...

Fri Apr 26 00:10:00 CST 2019 0 2533
深度神经网络DNN

深度神经网络DNN深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络     在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是 ...

Tue Feb 21 15:40:00 CST 2017 0 4231
聊聊神经网络中的正则化

深度神经泛化能力方面的问题。本文假设读者对深度学习具有基本的了解,清楚卷积神经网络的前向传播和训练过程。 ...

Mon May 18 18:49:00 CST 2020 0 4278
9、改善深层神经网络正则化、Dropout正则化

首先我们理解一下,什么叫做正则化?   目的角度:防止过拟合   简单来说,正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。我们在构造机器学习模型时,最终目的是让模型在面对新数据的时候,可以有很好的表现。当你用比较复杂的模型比如神经网络,去拟合数据时,很容易出现过拟合现象(训练集 ...

Fri Aug 20 22:24:00 CST 2021 0 109
CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和DNN(深度神经网络)

本文转载修改自:知乎-科言君 感知机(perceptron) 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt ...

Sat Jul 14 07:12:00 CST 2018 0 1200
CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别? DNN神经网络为载体,重在深度,可以说是一个统称。RNN,回归型网络,用于序列数据,并且有了一定的记忆效应,辅之以lstm。CNN应该侧重空间映射,图像数据尤为贴合此场景。 DNN神经网络 ...

Thu Jun 29 01:28:00 CST 2017 0 1600
深度学习——深度神经网络DNN)反向传播算法

  深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)是深度学习的基础。   回顾监督学习的一般性问题。假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$,其中$x$为输入向量,$y$为输出向量,利用这个训练样本 ...

Tue Aug 14 22:54:00 CST 2018 0 1036
 
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