深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码
在深度学习中，批量归一化（batch normalization）以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合，并改善模型对新数据的性能。 目前，存在多种类型的权重约束方法 ...
原文：深度学习 | 训练网络trick——mixup
.mixup原理介绍 mixup 论文地址 mixup是一种非常规的数据增强方法，一个和数据无关的简单数据增强原则，其以线性插值的方式来构建新的训练样本和标签。最终对标签的处理如下公式所示，这很简单但对于增强策略来说又很不一般。 ，两个数据对是原始数据集中的训练样本对 训练样本和其对应的标签 。其中是一个服从B分布的参数, 。Beta分布的概率密度函数如下图所示，其中 因此， 是一个超参数，随着 ...
2020-08-09 23:51 0 481 推荐指数：
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