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 ...
. DNN神经网络的前向传播 FeedForward . DNN神经网络的反向更新 BP . DNN神经网络的正则化 . 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。 . DNN的L 和L 正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L 正则化和L 正则化。L 正则化和L 正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L 正则化。 而DNN ...
2018-12-12 22:59 0 2198 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,stri ...
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 ...
深度神经网络(DNN) 深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是 ...
神经网络简史 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力 ...