超参数：在机器学习中，超参数是在开始学习过程之前定义的参数，而不是通过训练得到的参数 过拟合：神经网络模型在训练数据集上的准确率较高，但此模型在新的数据进行预测或分类时准确率较低，则说明这个模型的泛化能力差。 正则化：在损失函数中给每个参数 w 加上权重，引入模型复杂度指标，从而抑制模型噪声，减小过拟合。使用正则化后，损失函数 loss 变为两项之和 loss loss y 与 y REGULAR ...
2019-06-03 10:11 0 482 推荐指数：
一、调试处理 week2中提到有如下的超参数： α hidden units mini-batch size β layers learning rate decay \(β_1,β_2,ε\) 颜色表示重要性，以及调试过程中可能会需要修改的程度 ...
一 批标准化 (batch normalization) Batch Normalization是Google2015年在论文：http://jmlr.org/proceedings/papers/v37/ioffe15.pdf中提出来的 训练深层的神经网络很复杂，因为训练时每一层输入 ...
本文主要包含以下内容： 一、什么是正则化 二、参数范数模型 2.1 L1正则和L2正则 2.2 为什么通过L1正则、L2正则能够防止过拟合 2.3 L2正则的表现 2.4 L1正则化为什么会产生稀疏解 2.5 L2正则为什么求解比较稳定 三、Dropout和集成方法 3.1 ...
模型开发者通过以下方式来调整正则化项的整体影响：用正则化项的值乘以名为 lambda（又称为正则化率）的标量。也就是说，模型开发者会执行以下运算： $$\text{minimize(Loss(Data|Model)} + \lambda \text{ complexity ...
，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 ...
~~~~~~~ 正则化的基本思想是向损失函数添加一个惩罚项用于惩罚大的权重，隐式的减少自由参数的数量。 ...
一、为什么要正则化 学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。正则化(regularization)技术，可以改善或者减少过度拟合问题，进而增强泛化能力 ...
正则化 --在原有损失函数的基础上加上一个正则化项 通常用到的有均方根误差rmse和平均绝对误差mae 通过限制参数过多或者过大，避免模型更加复杂,简单来说就是降低模型的泛化错误率,避免模型过拟合 L1与L2的区别 L1可以实现让参数矩阵稀疏, 且L1正则化的损失函数不不是连续可导 ...
