注：正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。但是一直也无法对其基本原理有一个透彻、直观的理解。直到最近再次接触到这个概念，经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解。 0. 正则化（Regularization ...

参数正则化方法 - Dropout 受人类繁衍后代时男女各一半基因进行组合产生下一代的启发，论文（Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting）提出了Dropout。 Dropout是一种在深度学习环境中应用 ...

过节福利，我们来深入理解下L1与L2正则化。 1 正则化的概念 正则化(Regularization) 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。也就是目标函数变成了原始损失函数+额外项，常用的额外项一般有两种，英文称作 ...

\(L1\)正则化及其推导 在机器学习的Loss函数中，通常会添加一些正则化（正则化与一些贝叶斯先验本质上是一致的，比如\(L2\)正则化与高斯先验是一致的、\(L1\)正则化与拉普拉斯先验是一致的等等，在这里就不展开讨论）来降低模型的结构风险，这样可以使降低模型复杂度、防止参数过大等。大部分 ...

1. 前言 线性回归形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外 ...

规范化技术一般用于解决模型的过拟合问题，本文将深入浅出的介绍几种常见的正则化技术。首先来看看什么是过拟合。 1、什么是过拟合 生活中我们常听到一些地域性偏见的话，如“河南人偷井盖”，“东北人都是黑社会”，“投资不过山海关”等等。但是每个省份这么多人，有好人有坏人，真的就一句话概括了吗？显然 ...

这个知识点很重要，但是，我不懂。 第一个问题：为什么要做正则化？ In mathematics, statistics, and computer science, particularly in the fields of machine learning ...

背景：数据挖掘/机器学习中的术语较多，而且我的知识有限。之前一直疑惑正则这个概念。所以写了篇博文梳理下 摘要： 　　1.正则化（Regularization） 　　　　1.1 正则化的目的　 　　　　1.2 结构风险最小化（SRM）理论 　　　　1.3 L1范数（lasso），L2范数 ...

更多笔记请火速前往 DeepLearning.ai学习笔记汇总 本周我们将学习如何配置训练/验证/测试集，如何分析方差&偏差，如何处理高偏差、高方差或者二者共存的问题，如何在神经网络中应用不同的正则化方法(如L2正则化、Dropout)，梯度检测。 一、训练/验证/测试集 ...

Network In Network 论文Network In Network(Min Lin, ICLR2014). 传统CNN使用的线性滤波器是一种广义线性模型(Generalized lin ...