正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout 本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充） 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 ...
原文：正则化（Regularization）--(dropout、数据扩增、early stopping)
正则化 Regularization 深度学习可能存在过拟合问题 高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据。在逻辑回归函数中加入正则化，只需添加参数 ， 是正则化参数，我们通常使用验证集或交叉验证集来配置这个参数，尝试各种各样的数据，寻找最好的参数，我们要考虑训练集之间的权衡，把参数设置为较小值，这样可以避免过拟合，所以 是另外一个需要调整的超级参数。 m乘以w范数的平方，w ...
2021-07-25 15:23 0 166 推荐指数：
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本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分。讲机器学习/深度学习算法中经常使用的正则化方法。（本文会不断补充） 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时 ...
7、 正则化(Regularization)
，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（Regularization）
我们在使用线性回归和逻辑斯特回归的时候，高次幂的多项式项可能造成过拟合的问题。而我们使用过拟合这一方法来改善或者减少这一问题。 我们所要做的就是使θ尽可能接近0，那么对于高阶项对于hθ(x)的影响也会尽量小，几乎没有。这样就预防了过拟合。 正则化的线性回归模型 是正则项，λ是正则化 ...
正则化（Regularization)
正则化(Regularization)是机器学习中抑制过拟合问题的常用算法，常用的正则化方法是在损失函数(Cost Function)中添加一个系数的\(l1 - norm\)或\(l2 - norm\)项，用来抑制过大的模型参数，从而缓解过拟合现象。 \(l1 - norm\)的正则项还具 ...
正则化（Regularization）本质
参考： http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/9231231.html https://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/deta ...
我眼中的正则化（Regularization）
警告：本文为小白入门学习笔记 在机器学习的过程中我们常常会遇到过拟合和欠拟合的现象，就如西瓜书中一个例子： 如果训练样本是带有锯齿的树叶，过拟合会认为树叶一定要带有锯齿，否则就不是树叶。而欠拟合则认为只要是绿色的就是树叶，会把一棵数也误认为树叶。 过拟合：如果我们的数据集有很多的属性，假设 ...