TensorFlow正则化方法tf.contrib.layers.l2_regularizer
在tensorflow里提供了计算L1、L2正则化的函数 设计一个简易的网络模型，实现了通过集合计算一个4层全连接神经网络带L2正则化损失函数的功能 ...
原文：TensorFlow 过拟合与正则化(regularizer)
所谓过拟合，就是当一个模型过于复杂后，它可以很好的处理训练数据的每一个数据，甚至包括其中的随机噪点。而没有总结训练数据中趋势。使得在应对未知数据时错误里一下变得很大。这明显不是我们要的结果。 我们想要的是在训练中，忽略噪点的干扰，总结整体趋势。在应对未知数据时也能保持训练时的正确率。 上图中第一种情况，模型过于简单，未能很好的反应数据的总体趋势。 第三种情况就属于过拟合的情况。虽然完美的反应了练习 ...
2017-12-18 15:04 0 4068 推荐指数：
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TensorFlow正则化经常被用于Deep-Learn中，泛化数据模型，解决过拟合问题。再深度学习网络只有在有足够大的数据集时才能产生惊人的学习效果。当数据量不够时，过拟合的问题就会经常发生。然而，只选取我们需要的数据量的模型，就会非常难以继续进行泛化和优化。所以正则化技术孕育而生 ...
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正则化如何防止过拟合
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防止或减轻过拟合的方式（一）——正则化
在进行模型搭建时常用的解决过拟合的方法有以下几种： · 采用更多的数据 · 迫使模型的复杂度降低（减少层数、正则化） · dropout（提高鲁棒性） · 提早结束训练过程 · 数据增强 这里重点讲正则化(regularization) 假定对于一个二分类问题 ...
正则化——解决过拟合问题
线性回归例子 如果 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}x\] 通过线性回归得到的曲线可能如下图 这种情况下，曲线对数据的拟合程度不好。这种情况称为“Underfit”，这种情况属于“High bias”（高 ...
（五）用正则化(Regularization)来解决过拟合
1 过拟合 过拟合就是训练模型的过程中，模型过度拟合训练数据，而不能很好的泛化到测试数据集上。出现over-fitting的原因是多方面的： 1） 训练数据过少，数据量与数据噪声是成反比的，少量数据导致噪声很大 2 ）特征数目过多导致模型过于复杂，如下面的图所示： 看上图中的多项式回归 ...
为什么正则化可以减小过拟合？
0范数：向量中非零元素的个数。 1范数：为绝对值之和。1范数和0范数可以实现稀疏，1因具有比L0更好的优化求解特性而被广泛应用。 2范数：就是通常意义上的模，L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。我们让L2范数的正则项||W||2最小，可以使得W的每个元素都很小，都接近于 ...