吳恩達機器學習筆記 —— 8 正則化
本章講述了機器學習中如何解決過擬合問題——正則化。講述了正則化的作用以及在線性回歸和邏輯回歸是怎么參與到梯度優化中的。 更多內容參考 機器學習&深度學習 在訓練過程中，在訓練集中有時效果比較差，我們叫做欠擬合；有時候效果過於完美，在測試集上效果很差，我們叫做過擬合。因為欠擬合 ...
原文：吳恩達深度學習筆記（十一）—— dropout正則化
主要內容： 一 dropout正則化的思想 二 dropout算法流程 三 dropout的優缺點 一 dropout正則化的思想 在神經網絡中，dropout是一種 玄學 的正則化方法，以減少過擬合的現象。它的主要思想就是：在訓練神經網絡的每一輪迭代中，隨機地關閉一些神經元，以此降低神經網絡的復雜程度： 二 dropout算法流程 對於第k層的結點，選擇一個范圍在 , 的數keep prob， ...
2019-01-10 22:17 0 854 推薦指數：
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