L1&L2 Regularization
正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 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t ...
原文：L1&L2 Regularization的原理
L amp L Regularization 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 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，对训练集外的数据却不work。 ...
2018-10-17 10:09 0 1101 推荐指数：
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