模型開發者通過以下方式來調整正則化項的整體影響：用正則化項的值乘以名為 lambda（又稱為正則化率）的標量。也就是說，模型開發者會執行以下運算： $$\text{minimize(Loss(Data|Model)} + \lambda \text{ complexity ...

超參數：在機器學習中，超參數是在開始學習過程之前定義的參數，而不是通過訓練得到的參數； 過擬合：神經網絡模型在訓練數據集上的准確率較高，但此模型在新的數據進行預測或分類時准確率較低，則說明這個模型的泛化能力差。 正則化：在損失函數中給每個參數 w 加上權重，引入模型復雜度指標，從而抑制模型 ...

本文主要包含以下內容： 一、什么是正則化 二、參數范數模型 2.1 L1正則和L2正則 2.2 為什么通過L1正則、L2正則能夠防止過擬合 2.3 L2正則的表現 2.4 L1正則化為什么會產生稀疏解 2.5 L2正則為什么求解比較穩定 三、Dropout和集成方法 3.1 ...

，並且在此之后接下來的幾個視頻中，我們將談論一種稱為正則化(regularization)的技術，它可以改 ...

~~~~~~~ 正則化的基本思想是向損失函數添加一個懲罰項用於懲罰大的權重，隱式的減少自由參數的數量。 ...

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 ...

正則化 --在原有損失函數的基礎上加上一個正則化項 通常用到的有均方根誤差rmse和平均絕對誤差mae 通過限制參數過多或者過大，避免模型更加復雜,簡單來說就是降低模型的泛化錯誤率,避免模型過擬合 L1與L2的區別 L1可以實現讓參數矩陣稀疏, 且L1正則化的損失函數不不是連續可導 ...

我們在使用線性回歸和邏輯斯特回歸的時候，高次冪的多項式項可能造成過擬合的問題。而我們使用過擬合這一方法來改善或者減少這一問題。 我們所要做的就是使θ盡可能接近0，那么對於高階項對於hθ(x)的影響也會盡量小，幾乎沒有。這樣就預防了過擬合。 正則化的線性回歸模型 是正則項，λ是正則化 ...