TensorFlow之DNN（三）：神經網絡的正則化方法(Dropout、L2正則化、早停和數據增強)
和L2正則化、早停和權重衰減（Weight Decay），一種是增大訓練樣本量，比如數據增強（Data A ...
原文：tensorflow中的正則化及數據增強
正則化： 一般可以通過減少特征或者懲罰不重要特征的權重來緩解過擬合，但是我們通常不知道該懲罰那些特征的權重，而正則化就是幫助我們懲罰特征權重的，即特征的權重也會成為模型的損失函數一部分。可以理解為， 為了使用某個特征，我們需要付出loss的代價 loss為給權重weight加的一個loss，正則化 ，除非這個特征非常有效，否賊就會被loss上的增加覆蓋效果。這樣我們就能篩選出最有效的特征，減少特征 ...
2017-11-30 10:06 0 3585 推薦指數：
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