1.深度學習中的正則化 　　提高泛化能力，防止過擬合 　　大多數正則化策略都會對估計進行正則化,估計的正則化以偏差的增加換取方差的減少 　　正則化方法是在訓練數據不夠多時，或者over training時，常常會導致過擬合（overfitting）。這時向原始模型引入額外信息，以便防止 ...

正則化方法有如下幾種： 一、參數范數懲罰 其中L2、L1參數正則化介紹與關系如下 1、L2 參數正則化 直觀解釋如下： 2、L1 參數正則化 二、獲取更多數據（擴樣本） 避免過擬合的基本方法之一是從數據源獲得更多數據，當訓練數據 ...

正則化的基本概念之前博客已有記錄， 這里僅對正則化的實現做一點介紹 權重衰減（weight decay） 模型的復雜性——如何衡量函數與0的距離——Lp范數 L2">L2正則化線性模型構成經典的嶺回歸（ridge regression）算法， L1">L1正則化線性回歸通常被稱為套索 ...

提前終止   在對模型進行訓練時，我們可以將我們的數據集分為三個部分，訓練集、驗證集、測試集。我們在訓練的過程中，可以每隔一定量的step，使用驗證集對訓練的模型進行預測，一般來說，模型在訓練集和驗證集的損失變化如下圖所示： 可以看出，模型在驗證集上的誤差在一開始是隨着訓練集的誤差 ...

前言 本文為學習《深度學習入門》一書的學習筆記，詳情請閱讀原著 五、CNN的實現 搭建進行手寫數字識別的 CNN。這里要實現如圖 7-23 所示的 CNN。 圖 7-23　簡單 CNN 的網絡構成 如圖 7-23 所示，網絡的構成是“Convolution - ReLU ...

神經網絡的擬合能力非常強，通過不斷迭代，在訓練數據上的誤差率往往可以降到非常低，從而導致過擬合（從偏差-方差的角度來看，就是高方差）。因此必須運用正則化方法來提高模型的泛化能力，避免過擬合。 在傳統機器學習算法中，主要通過限制模型的復雜度來提高泛化能力，比如在損失函數中加入L1范數或者L2范數 ...

目錄 基本概念 機器學習中的一個核心問題是設計不僅在訓練集上誤差小，而且在新樣本上泛化能力好的算法。許多機器學習算法都需要采取相應的策略來減少測試誤差，這些策略被統稱為正則化。而神經網絡由於其強大的表示能力經常遭遇過擬合，所以需要使用許多不同形式的正則化策略 ...

第四章 數值計算（numerical calculation）和第五章 機器學習基礎下去自己看。 一、深度前饋網絡（Deep Feedfarward Network，DFN）概要： DFN：深度前饋網絡，或前饋神經網絡（FFN）/多層感知機（MLP） 目標：近似模擬某函數f y=f ...