DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--week3 超参数调试、Batch正则化和程序框架
一、调试处理 week2中提到有如下的超参数： α hidden units mini-batch size β layers learning rate decay ...
原文：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 训练集表现很好，测试集表现较差 ，这会导致模型的泛化能力下降，这时候，我们就需要使用正则化，降低模型的复杂度。 一 神经网路 ...
2021-08-20 14:24 0 109 推荐指数：
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1.6 dropout正则化
除了L2正则化，还有一个非常实用的正则化方法----dropout（随机失活），下面介绍其工作原理。 假设你在训练下图左边的这样的神经网络，它存在过拟合情况，这就是dropout所要处理的。我们复制这个神经网络，dropout会遍历网络每一层，并设置一个消除神经网络中节点的概率 ...
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 ...