L1正則化和L2正則化
L1和L2正則都是比較常見和常用的正則化項，都可以達到防止過擬合的效果。L1正則化的解具有稀疏性，可用於特征選擇。L2正則化的解都比較小，抗擾動能力強。 L2正則化 對模型參數的L2正則項為 即權重向量中各個元素的平方和，通常取1/2。L2正則也經常被稱作“權重衰減 ...
原文：Task5.PyTorch實現L1，L2正則化以及Dropout
.了解知道Dropout原理 深度學習網路中，參數多，可能出現過擬合及費時問題。為了解決這一問題，通過實驗，在 年，Hinton在其論文 Improving neural networks by preventing co adaptation of feature detectors 中提出Dropout。證明了其能有效解決過擬合的能力。 dropout 是指在深度學習網絡的訓練過程中，按照一 ...
2019-08-15 21:49 0 1056 推薦指數：
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