TensorFlow(三）---------正则化
TensorFlow正则化经常被用于Deep-Learn中，泛化数据模型，解决过拟合问题。再深度学习网络只有在有足够大的数据集时才能产生惊人的学习效果。当数据量不够时，过拟合的问题就会经常发生。然而，只选取我们需要的数据量的模型，就会非常难以继续进行泛化和优化。所以正则化技术孕育而生 ...
原文：[TensorFlow2.0]-正则化
本人人工智能初学者，现在在学习TensorFlow . ，对一些学习内容做一下笔记。笔记中，有些内容理解可能较为肤浅 有偏差等，各位在阅读时如有发现问题，请评论或者邮箱 右侧边栏有邮箱地址 提醒。 若有小伙伴需要笔记的可复制的html或ipynb格式文件，请评论区留下你们的邮箱，或者邮箱 右侧边栏有邮箱地址 联系本人。 ...
2020-07-06 20:58 0 589 推荐指数：
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tensorflow中的正则化及数据增强
正则化： 一般可以通过减少特征或者惩罚不重要特征的权重来缓解过拟合，但是我们通常不知道该惩罚那些特征的权重，而正则化就是帮助我们惩罚特征权重的，即特征的权重也会成为模型的损失函数一部分。可以理解为， 为了使用某个特征，我们需要付出loss的代价（loss为给权重weight加的一个loss ...
TensorFlow 过拟合与正则化(regularizer)
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