L1&L2 Regularization的原理
L1&L2 Regularization 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，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 ...
原文：L1&L2 Regularization
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，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，對訓練集外的數據卻不work。 為了防止overfitting，可以用的方法有 ...
2017-07-29 02:41 0 3673 推薦指數：
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