TensorFlow(三）---------正則化
TensorFlow正則化經常被用於Deep-Learn中，泛化數據模型，解決過擬合問題。再深度學習網絡只有在有足夠大的數據集時才能產生驚人的學習效果。當數據量不夠時，過擬合的問題就會經常發生。然而，只選取我們需要的數據量的模型，就會非常難以繼續進行泛化和優化。所以正則化技術孕育而生 ...
原文：[TensorFlow2.0]-正則化
本人人工智能初學者，現在在學習TensorFlow . ，對一些學習內容做一下筆記。筆記中，有些內容理解可能較為膚淺 有偏差等，各位在閱讀時如有發現問題，請評論或者郵箱 右側邊欄有郵箱地址 提醒。 若有小伙伴需要筆記的可復制的html或ipynb格式文件，請評論區留下你們的郵箱，或者郵箱 右側邊欄有郵箱地址 聯系本人。 ...
2020-07-06 20:58 0 589 推薦指數：
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tensorflow中的正則化及數據增強
正則化： 一般可以通過減少特征或者懲罰不重要特征的權重來緩解過擬合，但是我們通常不知道該懲罰那些特征的權重，而正則化就是幫助我們懲罰特征權重的，即特征的權重也會成為模型的損失函數一部分。可以理解為， 為了使用某個特征，我們需要付出loss的代價（loss為給權重weight加的一個loss ...
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