1.深度学习中的正则化 　　提高泛化能力，防止过拟合 　　大多数正则化策略都会对估计进行正则化,估计的正则化以偏差的增加换取方差的减少 　　正则化方法是在训练数据不够多时，或者over training时，常常会导致过拟合（overfitting）。这时向原始模型引入额外信息，以便防止 ...

正则化的基本概念之前博客已有记录， 这里仅对正则化的实现做一点介绍 权重衰减（weight decay） 模型的复杂性——如何衡量函数与0的距离——Lp范数 L2">L2正则化线性模型构成经典的岭回归（ridge regression）算法， L1">L1正则化线性回归通常被称为套索 ...

提前终止   在对模型进行训练时，我们可以将我们的数据集分为三个部分，训练集、验证集、测试集。我们在训练的过程中，可以每隔一定量的step，使用验证集对训练的模型进行预测，一般来说，模型在训练集和验 ...

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 ...

在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空 ...

概念 L0正则化的值是模型参数中非零参数的个数。 L1正则化表示各个参数绝对值之和。 L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 先讨论几个问题： 1）实现参数的稀疏有什么好处吗？ 一个好处是可以简化模型，避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数 ...

笔记摘抄 1. 训练集&验证集&测试集 训练集：训练数据 验证集：验证不同算法（比如，利用网格搜索对超参数进行调整等），检验哪种更有效 测试集：正确评估分类 ...

目录 基本概念 机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练集上误差小，而且在新样本上泛化能力好的算法。许多机器学习算法都需要采取相应的策略来减少测试误差，这些策略被统称为正则化。而神经网络由于其强大的表示能力经常遭遇过拟合，所以需要使用许多不同形式的正则化策略 ...