時間衰減函數 ...

概念 之前一直對“權重衰減”和“學習率衰減”存在誤解，我甚至一度以為它們是同一個東西，以至於使用的時候感覺特別困惑。在優化器中使用了“權重衰減”，竟然發現模型的准確率下降了，假如它們是同一個東西，至少應該是學得慢，而不是學壞了。因此，專門查了一下資料，了解兩者的區別，這篇隨筆做一下記錄 ...

1.介紹 轉自：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468 在訓練到一定階段后，學習率可能會產生震盪，但是一開始用小的學習率的話，訓練速度會很慢。 學習率衰減（learning rate ...

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1.神經網絡復雜度（空間復雜度+時間復雜度） 空間復雜度 空間復雜度用神經網絡層數和神經網絡中待優化參數的個數表示 我們計算神經網絡層數時，只統計具有運算能力的層，輸入層僅把數據傳輸過來，沒有運算，所以在統計神經網絡層數時，不把輸入層算進來 輸入層和輸出層之間都是隱藏層 ...

過擬合現象，即模型的訓練誤差遠⼩於它在測試集上的誤差。雖然增⼤訓練數據集可能會減輕過擬合，但是獲取額外的訓練數據往往代價⾼昂。本節介紹應對過擬合問題的常⽤⽅法：權重衰減（weight decay）。 一、方法 權重衰減等價於 范數正則化（regularization ...

文章來自Microstrong的知乎專欄，僅做搬運。原文鏈接 1. 權重衰減（weight decay） L2正則化的目的就是為了讓權重衰減到更小的值，在一定程度上減少模型過擬合的問題，所以權重衰減也叫L2正則化。 1.1 L2正則化與權重衰減系數 L2正則化就是在代價函數后面再加上 ...