本文主要包含以下内容： 一、什么是正则化 二、参数范数模型 2.1 L1正则和L2正则 2.2 为什么通过L1正则、L2正则能够防止过拟合 2.3 L2正则的表现 2.4 L1正则化为什么会产生稀疏解 2.5 L2正则为什么求解比较稳定 三、Dropout和集成方法 3.1 ...

模型开发者通过以下方式来调整正则化项的整体影响：用正则化项的值乘以名为 lambda（又称为正则化率）的标量。也就是说，模型开发者会执行以下运算： $$\text{minimize(Loss(Data|Model)} + \lambda \text{ complexity ...

，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 ...

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 ...

一、为什么要正则化 　　学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。正则化(regularization)技术，可以改善或者减少过度拟合问题，进而增强泛化能力 ...

正则化 --在原有损失函数的基础上加上一个正则化项 通常用到的有均方根误差rmse和平均绝对误差mae 通过限制参数过多或者过大，避免模型更加复杂,简单来说就是降低模型的泛化错误率,避免模型过拟合 L1与L2的区别 L1可以实现让参数矩阵稀疏, 且L1正则化的损失函数不不是连续可导 ...

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 ...

本文摘自张贤达的《矩阵分析与应用》第六章第2节 --------------------------------------------------------------------------- ...