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 ...
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2017-04-21 07:57 0 1751 推薦指數:
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 ...
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,也就是限制模型的復雜度,比如Dropout、L1 ...
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過擬合了訓練集,對訓練集外 ...
首先我們理解一下,什么叫做正則化? 目的角度:防止過擬合 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。當你用比較復雜的模型比如神經網絡,去擬合數據時,很容易出現過擬合現象(訓練集 ...
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神經網絡的正則化 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...