深度學習-偏差、方差、歸一化
偏差和方差衡量的必要性，因為深度學習中，根據沒免費午餐定理，降低了偏差一定增加了方差，降低了方差也增加了偏差。 高偏差：欠擬合，線性不能充分擬合，非線性才能充分擬合 高方差：過擬合，對部分點描述過度，泛化誤差增大 偏差和方差一定程度對應着訓練誤差和驗證誤差。 基本誤差為0的情況下 ...
原文：【深度學習】歸一化方法
為什么要做歸一化 神經網絡學習的本質就是學習數據的分布。如果沒有對數據進行歸一化處理，那么每一批次訓練的數據的分布就有可能不一樣。從大的方面來講，神經網絡需要在多個分布中找到一個合適的平衡點 從小的方面來說，由於每層網絡的輸入數據在不斷的變化，這會導致不容易找到合適的平衡點，最終使得構建的神經網絡模型不容易收斂。當然，如果只是對輸入數據做歸一化，這樣只能保證數據在輸入層是一致的，並不能保證每層網絡 ...
2020-08-07 10:26 0 2662 推薦指數：
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