神经网络数据预处理，正则化与损失函数
1 数据预处理 关于数据预处理我们有3个常用的符号，数据矩阵\(X\)，假设其尺寸是\([N \times D]\)（\(N\)是数据样本的数量，\(D\)是数据的维度）。 1.1 均值减去 均 ...
原文：79、tensorflow计算一个五层神经网络的正则化损失系数、防止网络过拟合、正则化的思想就是在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标
...
2017-04-21 07:57 0 1751 推荐指数：
相关推荐
TensorFlow之DNN（三）：神经网络的正则化方法(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 ...
正则化如何防止过拟合
在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外 ...
9、改善深层神经网络之正则化、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 ...
3. DNN神经网络的正则化
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神经网络的正则化 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的正则化方法做一个总结。 2. DNN的L1和L2正则化 ...
聊聊神经网络中的正则化
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36794078 如何减少泛化误差，是机器学习的核心问题。这篇文章首先将从六个角度去探讨什么是泛化能力，接着讲述有那些提高泛化能力的方法，这些正则化方法可以怎样进行分类，最后会通过讲述一篇论文，来说明目前的正则化方法在解释 ...
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。 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化，我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L2正则化 ...
tensorflow中添加L2正则化损失
方法有几种，总结一下方便后面使用。 1. tensorflow自动维护一个tf.GraphKeys.WEIGHTS集合，手动在集合里面添加（tf.add_to_collection()）想要进行正则化惩罚的变量。 然后创建 regularizer ...