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)
和L2正则化、早停和权重衰减（Weight Decay），一种是增大训练样本量，比如数据增强（Data A ...
原文：tensorflow中的正则化及数据增强
正则化： 一般可以通过减少特征或者惩罚不重要特征的权重来缓解过拟合，但是我们通常不知道该惩罚那些特征的权重，而正则化就是帮助我们惩罚特征权重的，即特征的权重也会成为模型的损失函数一部分。可以理解为， 为了使用某个特征，我们需要付出loss的代价 loss为给权重weight加的一个loss，正则化 ，除非这个特征非常有效，否贼就会被loss上的增加覆盖效果。这样我们就能筛选出最有效的特征，减少特征 ...
2017-11-30 10:06 0 3585 推荐指数：
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