知乎上的回答：https://www.zhihu.com/question/59201590 深度学习防止过拟合的方法 过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,因为模型可能过于的复杂,使其”记住”了训练样本,然而其泛化误差却很高,在传统的机器学习方法中有很大防止过拟合的方法 ...

神经网络的复杂度 1.空间复杂度 层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层 总参数 = 总w + 总b 2.时间复杂度 乘加运算次数 = 总w 指数衰减学习率 学习率lr表征了参数每次更新的幅度，设置过小，参数更新会很慢，设置过大，参数不容易收敛 ...

在训练数据不够多，网络结构很复杂，或者overtraining时，可能会产生过拟合问题。 一般我们会将整个数据集分为训练集training data、validation data，testing data。这个validation data是什么？它其实就是用来避免过拟合的，在训练 ...

先说下一般对原始数据的划分为什么分为训练集、验证集、测试集三个部分？ train data的作用是训练模型，validation data的作用是对模型的超参数进行调节，为什么不直接在test data上对参数进行调节？因为如果在test data上来调节参数，那么随着训练的进行，我们的网络 ...

前言： 对于任何想要创建可扩展服务的人来说，部署大内存的深度学习算法是一项挑战。 从长远来看，云服务是昂贵的。 在边缘设备上离线部署模型更便宜，并且还有其他好处。 唯一的缺点是它们缺乏内存和计算能力。 本文探讨了一些可用于在内存受限设置中拟合神经网络的技术。 不同的技术用于“训练”和“推理 ...

目录 1、基本介绍 2、原因 3、解决方法 4、正则化 4.2 L2正则化 4.1 L1正则化 1、基本介绍 过拟合：指为了得到一致性假设而使假设变得过度严格。在模型参数拟合过程中，由于训练数据包含抽样误差 ...

1 神经元 从本质上讲，神经元不过是输入的线性变换（例如，输入乘以一个数[weight，权重]，再加上一个常数[偏置，bias]），然后再经过一个固定的非线性函数（称为激活函数）。 神经元：线性变换后再经过一个非线性函数 数学上，你可以将其写为o=f(wx+b) o = f ...

　　近期在准备美赛，因为比赛需要故重新安装了matlab，在里面想尝试一下神将网络工具箱。就找了一个看起来还挺赏心悦目的函数例子练练 ...