正則化方法：L1和L2 regularization 本文是《Neural networks and deep learning》概覽 中第三章的一部分，講機器學習/深度學習算法中常用的正則化方法。（本文會不斷補充） 正則化方法：防止過擬合，提高泛化能力 ...

本文是《Neural networks and deep learning》概覽 中第三章的一部分。講機器學習/深度學習算法中經常使用的正則化方法。（本文會不斷補充） 正則化方法：防止過擬合，提高泛化能力 在訓練數據不夠多時，或者overtraining時 ...

　　L1和L2正則都是比較常見和常用的正則化項，都可以達到防止過擬合的效果。L1正則化的解具有稀疏性，可用於特征選擇。L2正則化的解都比較小，抗擾動能力強。 L2正則化 　　對模型參數的L2正則項為 　　　　 即權重向量中各個元素的平方和，通常取1/2。L2正則也經常被稱作“權重衰減 ...

這是專欄《AI初識境》的第9篇文章。所謂初識，就是對相關技術有基本了解，掌握了基本的使用方法。 今天來說說深度學習中的generalization問題，也就是泛化和正則化有關的內容。 作者&編輯 | 言有三 1 什么是generalization 機器學習方法訓練出來一個模型，希望 ...

一、范數的概念 向量范數是定義了向量的類似於長度的性質，滿足正定，齊次，三角不等式的關系就稱作范數。 一般分為L0、L1、L2與L_infinity范數。 二、范數正則化背景 1.　監督機器學習問題無非就是“minimizeyour error while ...

1.了解知道Dropout原理　　 　　深度學習網路中，參數多，可能出現過擬合及費時問題。為了解決這一問題，通過實驗，在2012年，Hinton在其論文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature ...

歐氏距離（Euclidean distance）也稱歐幾里得度量、歐幾里得度量，是一個通常采用的距離定義，它是在m維空間中兩個點之間的真實距離。在二維和三維空間中的歐氏距離的就是兩點之間的距離。 L ...

稀疏性表示數據中心0占比比較大 引西瓜書中P252原文： 對於損失函數后面加入懲罰函數可以降低過擬合的風險，懲罰函數使用L2范數，則稱為嶺回歸，L2范數相當與給w加入先驗，需要要求w滿足某一分布，L2范數表示數據服從高斯分布，而L1范數表示數據服從拉普拉斯分布。從拉普拉斯函數和高斯 ...