深度学习中的正则化
1.深度学习中的正则化 提高泛化能力，防止过拟合 大多数正则化策略都会对估计进行正则化,估计的正则化以偏差的增加换取方差的减少 正则化方法是在训练数据不够多时，或者over training时，常常会导致过拟合（overfitting）。这时向原始模型引入额外信息，以便防止 ...
原文：基于正则化的多任务学习
.导言 现在多任务学习根据实现方法可以粗略地被分为两种，一个是基于神经网络的多任务学习 ，这种多任务学习在CV和NLP取得了大量的应用。 然而我们最根溯源，其实多任务学习最开始并不是基于神经网络的，而是另一种经典的方法 基于正则表示的多任务学习，我们这篇文章也主要介绍后者。为什么在深度学习称为主流的今天，我们还需要了解过去的传统方法呢 首先，经典的多任务学习和基于神经网络的多任务学习方法本质上都 ...
2021-10-29 16:22 0 1541 推荐指数：
相关推荐
机器学习中的正则化
1. 正则化概述（Regularization） 监督学习可以简单的理解为在最小化loss function 的同时，保证模型的复杂度尽可能的低，防止出现过拟合（overfitting）。常用的loss函数有square loss(Regression)，Hinge ...
【深度学习pytorch】正则化
正则化的基本概念之前博客已有记录， 这里仅对正则化的实现做一点介绍 权重衰减（weight decay） 模型的复杂性——如何衡量函数与0的距离——Lp范数 L2">L2正则化线性模型构成经典的岭回归（ridge regression）算法， L1">L1正则化线性回归通常被称为套索 ...
深度学习之正则化方法
神经网络的拟合能力非常强，通过不断迭代，在训练数据上的误差率往往可以降到非常低，从而导致过拟合（从偏差-方差的角度来看，就是高方差）。因此必须运用正则化方法来提高模型的泛化能力，避免过拟合。 在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数 ...
机器学习之正则化（Regularization）
1. The Problem of Overfitting 1 还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。 如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但 ...
python机器学习——正则化
我们在训练的时候经常会遇到这两种情况： 1、模型在训练集上误差很大。 2、模型在训练集上误差很小，表现不错，但是在测试集上的误差很大 我们先来分析一下这两个问题： 对于第一个问题，明显就是没有 ...
深度学习正则化---提前终止
提前终止 在对模型进行训练时，我们可以将我们的数据集分为三个部分，训练集、验证集、测试集。我们在训练的过程中，可以每隔一定量的step，使用验证集对训练的模型进行预测，一般来说，模型在训练集和验 ...
深度学习中的正则化
正则化方法有如下几种： 一、参数范数惩罚 其中L2、L1参数正则化介绍与关系如下 1、L2 参数正则化 直观解释如下： 2、L1 参数正则化 二、获取更多数据（扩样本） 避免过拟合的基本方法之一是从数据源获得更多数据，当训练数据 ...