神經網絡數據預處理,正則化損失函數

1 數據預處理 關於數據預處理我們有3個常用的符號,數據矩陣\(X\),假設其尺寸是\([N \times D]\)(\(N\)是數據樣本的數量,\(D\)是數據的維度)。 1.1 均值減去 均 ...

Thu Jun 13 21:18:00 CST 2019 0 955
TensorFlow之DNN(三):神經網絡正則化方法(Dropout、L2正則化、早停和數據增強)

這一篇博客整理用TensorFlow實現神經網絡正則化的內容。 深層神經網絡往往具有數十萬乃至數百萬的參數,可以進行非常復雜的特征變換,具有強大的學習能力,因此容易在訓練集上過擬合。緩解神經網絡的過擬合問題,一般有兩種思路,一種是用正則化方法,也就是限制模型復雜度,比如Dropout、L1 ...

Fri Apr 26 00:10:00 CST 2019 0 2533
正則化如何防止擬合

在訓練數據不夠多時,或者overtraining時,常常會導致overfitting(過擬合)。其直觀的表現如下圖所示,隨着訓練過程的進行,模型復雜度增加,在training data上的error漸漸減小,但是在驗證集上的error卻反而漸漸增大——因為訓練出來的網絡擬合了訓練集,對訓練集外 ...

Fri Oct 12 02:43:00 CST 2018 1 1266
9、改善深層神經網絡正則化、Dropout正則化

首先我們理解一下,什么叫做正則化?   目的角度:防止擬合   簡單來說,正則化是一種為了減小測試誤差的行為(有時候會增加訓練誤差)。我們在構造機器學習模型時,最終目的是讓模型在面對新數據的時候,可以有很好的表現。當你用比較復雜模型比如神經網絡,去擬合數據時,很容易出現過擬合現象(訓練集 ...

Fri Aug 20 22:24:00 CST 2021 0 109
3. DNN神經網絡正則化

1. DNN神經網絡的前向傳播(FeedForward) 2. DNN神經網絡的反向更新(BP) 3. DNN神經網絡正則化 1. 前言 和普通的機器學習算法一樣,DNN也會遇到過擬合的問題,需要考慮泛化,這里我們就對DNN的正則化方法做一個總結。 2. DNN的L1和L2正則化 ...

Thu Dec 13 06:59:00 CST 2018 0 2198
聊聊神經網絡中的正則化

https://zhuanlan.zhihu.com/p/36794078 如何減少泛化誤差,是機器學習的核心問題。這篇文章首先將從六個角度去探討什么是泛化能力,接着講述有那些提高泛化能力的方法,這些正則化方法可以怎樣進行分類,最后會通過講述一篇論文,來說明目前的正則化方法在解釋 ...

Mon May 18 18:49:00 CST 2020 0 4278
深度神經網絡(DNN)的正則化

    和普通的機器學習算法一樣,DNN也會遇到過擬合的問題,需要考慮泛化,這里我們就對DNN的正則化方法做一個總結。 1. DNN的L1&L2正則化     想到正則化,我們首先想到的就是L1正則化和L2正則化。L1正則化和L2正則化原理類似,這里重點講述DNN的L2正則化 ...

Mon Feb 27 22:20:00 CST 2017 38 26744
tensorflow中添加L2正則化損失

方法有幾種,總結一下方便后面使用。 1. tensorflow自動維護一個tf.GraphKeys.WEIGHTS集合,手動在集合里面添加(tf.add_to_collection())想要進行正則化懲罰的變量。 然后創建 regularizer ...

Wed Oct 17 03:01:00 CST 2018 0 7545
 
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