TensorFlow正則化方法tf.contrib.layers.l2_regularizer
在tensorflow里提供了計算L1、L2正則化的函數 設計一個簡易的網絡模型，實現了通過集合計算一個4層全連接神經網絡帶L2正則化損失函數的功能 ...
原文：TensorFlow 過擬合與正則化(regularizer)
所謂過擬合，就是當一個模型過於復雜后，它可以很好的處理訓練數據的每一個數據，甚至包括其中的隨機噪點。而沒有總結訓練數據中趨勢。使得在應對未知數據時錯誤里一下變得很大。這明顯不是我們要的結果。 我們想要的是在訓練中，忽略噪點的干擾，總結整體趨勢。在應對未知數據時也能保持訓練時的正確率。 上圖中第一種情況，模型過於簡單，未能很好的反應數據的總體趨勢。 第三種情況就屬於過擬合的情況。雖然完美的反應了練習 ...
2017-12-18 15:04 0 4068 推薦指數：
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欠擬合，過擬合及正則化
，及如何改進系統復雜度，使其能夠使其在准確擬合現有訓練樣例的情況下，盡可能准確預測新數據。 U ...
正則化如何防止過擬合
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正則化——解決過擬合問題
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（五）用正則化(Regularization)來解決過擬合
1 過擬合 過擬合就是訓練模型的過程中，模型過度擬合訓練數據，而不能很好的泛化到測試數據集上。出現over-fitting的原因是多方面的： 1） 訓練數據過少，數據量與數據噪聲是成反比的，少量數據導致噪聲很大 2 ）特征數目過多導致模型過於復雜，如下面的圖所示： 看上圖中的多項式回歸 ...
為什么正則化可以減小過擬合？
0范數：向量中非零元素的個數。 1范數：為絕對值之和。1范數和0范數可以實現稀疏，1因具有比L0更好的優化求解特性而被廣泛應用。 2范數：就是通常意義上的模，L2范數是指向量各元素的平方和然后求平方根。我們讓L2范數的正則項||W||2最小，可以使得W的每個元素都很小，都接近於 ...