深度学习正则化--L0、L1、L2正则化
概念 L0正则化的值是模型参数中非零参数的个数。 L1正则化表示各个参数绝对值之和。 L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 先讨论几个问题： 1）实现参数的稀疏有什么好处吗？ 一个好处是可以简化模型，避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数 ...
原文：如何增加深度学习模型的泛化能力(L1/L2正则化，dropout，数据增强等等)
这是专栏 AI初识境 的第 篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。 今天来说说深度学习中的generalization问题，也就是泛化和正则化有关的内容。 作者 amp 编辑 言有三 什么是generalization 机器学习方法训练出来一个模型，希望它不仅仅是对于已知的数据 训练集 性能表现良好，对于未知的数据 测试集 也应该表现良好，也就是具有良好的general ...
2022-04-09 18:08 0 647 推荐指数：
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