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 ...

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 ...

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 ...

概念 L0正則化的值是模型參數中非零參數的個數。 L1正則化表示各個參數絕對值之和。 L2正則化標識各個參數的平方的和的開方值。 先討論幾個問題： 1）實現參數的稀疏有什么好處嗎？ 一個好處是可以簡化模型，避免過擬合。因為一個模型中真正重要的參數可能並不多，如果考慮所有的參數 ...

筆記摘抄 1. 訓練集&驗證集&測試集 訓練集：訓練數據 驗證集：驗證不同算法（比如，利用網格搜索對超參數進行調整等），檢驗哪種更有效 測試集：正確評估分類 ...

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 ...