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 ...

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 ...

一、正則化介紹 問題：為什么要正則化？ 　　NFL（沒有免費的午餐）定理： 　　　　沒有一種ML算法總是比別的好 　　　　好算法和壞算法的期望值相同，甚至最優算法跟隨機猜測一樣 　　　　前提：所有問題等概率出現且同等重要 　　　　實際並非如此，具體情況具體分析，把當前問題解決好 ...

在機器學習中，我們非常關心模型的預測能力，即模型在新數據上的表現，而不希望過擬合現象的的發生，我們通常使用正則化（regularization）技術來防止過擬合情況。正則化是機器學習中通過顯式的控制模型復雜度來避免模型過擬合、確保泛化能力的一種有效方式。如果將模型原始的假設空間比作“天空 ...

一、為什么要正則化 　　學習算法，包括線性回歸和邏輯回歸，它們能夠有效地解決許多問題，但是當將它們應用到某些特定的機器學習應用時，會遇到過擬合(over-fitting)的問題，可能會導致它們效果很差。正則化(regularization)技術，可以改善或者減少過度擬合問題，進而增強泛化能力 ...