weight decay 和正则化caffe
正则化是为了防止过拟合,因为正则化能降低权重 caffe默认L2正则化 代码讲解的地址:http://alanse7en.github.io/caffedai-ma-jie-xi-4/ 重要的一个回答:https://stats.stackexchange.com ...
原文：深度学习中，使用regularization正则化(weight_decay)的好处，loss=nan
刚开始训练一个模型，自己就直接用了，而且感觉训练的数据量也挺大的，因此就没有使用正则化， 可能用的少的原因，我也就不用了，后面，训练到一定程度，accuracy不上升，loss不下降，老是出现loss nan，输出的结果也就直接不预测，比如 训练二分类器，直接判断固定为某一类别 比如固定输出为正类 ，这就使得准确率为 . ，阿呀呀，怎么办，不工作哦 后面想，训练崩了会不会是learning ra ...
2018-04-19 19:51 0 6746 推荐指数：
相关推荐
weight_decay in Pytorch
在训练人脸属性网络时，发现在优化器里增加weight_decay=1e-4反而使准确率下降 pytorch论坛里说是因为pytorch对BN层的系数也进行了weight_decay，导致BN层的系数趋近于0，使得BN的结果毫无意义甚至错误 当然也有办法不对BN层进行weight_decay ...
机器学习之正则化（Regularization）
1. The Problem of Overfitting 1 还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。 如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但 ...
7、 正则化(Regularization)
，并且在此之后接下来的几个视频中，我们将谈论一种称为正则化(regularization)的技术，它可以改 ...
机器学习之正则化（Regularization）
1. The Problem of Overfitting 1 还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。 如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但 ...
正则化（Regularization）
我们在使用线性回归和逻辑斯特回归的时候，高次幂的多项式项可能造成过拟合的问题。而我们使用过拟合这一方法来改善或者减少这一问题。 我们所要做的就是使θ尽可能接近0，那么对于高阶项对于hθ(x)的影响也会尽量小，几乎没有。这样就预防了过拟合。 正则化的线性回归模型 是正则项，λ是正则化 ...
正则化（Regularization)
正则化(Regularization)是机器学习中抑制过拟合问题的常用算法，常用的正则化方法是在损失函数(Cost Function)中添加一个系数的\(l1 - norm\)或\(l2 - norm\)项，用来抑制过大的模型参数，从而缓解过拟合现象。 \(l1 - norm\)的正则项还具 ...
深度学习中的正则化
正则化方法有如下几种： 一、参数范数惩罚 其中L2、L1参数正则化介绍与关系如下 1、L2 参数正则化 直观解释如下： 2、L1 参数正则化 二、获取更多数据（扩样本） 避免过拟合的基本方法之一是从数据源获得更多数据，当训练数据 ...