数据预处理中归一化（Normalization）与损失函数中正则化（Regularization）解惑
背景：数据挖掘/机器学习中的术语较多，而且我的知识有限。之前一直疑惑正则这个概念。所以写了篇博文梳理下 摘要： 1.正则化（Regularization） 1.1 正则化的目的 1.2 结构风险最小化（SRM）理论 1.3 L1范数（lasso），L2范数 ...
原文：神经网络数据预处理，正则化与损失函数
数据预处理 关于数据预处理我们有 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 。 . 均值减去 均值减法 Mean subtraction 是预处理最常用的形式。它对数据中每个独立特征减去平均值，从几何上可以理解为在每个维度上都将数据云的中心都迁移到原点。 在numpy中，该操作可以通过代码 X n p cdot operatorna ...
2019-06-13 13:18 0 955 推荐指数：
相关推荐
matlab 神经网络 数据预处理归一化
https://zhidao.baidu.com/question/22624172.html premnmx、tramnmx、postmnmx、mapminmaxpremnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。premnmx语句的语法 ...
TensorFlow之DNN（三）：神经网络的正则化方法(Dropout、L2正则化、早停和数据增强)
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 ...
3. DNN神经网络的正则化
1. DNN神经网络的前向传播（FeedForward） 2. DNN神经网络的反向更新（BP） 3. DNN神经网络的正则化 1. 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。 2. DNN的L1和L2正则化 ...
聊聊神经网络中的正则化
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 ...
深度神经网络（DNN）的正则化
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 ...
9、改善深层神经网络之正则化、Dropout正则化
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 ...