正則化方法：L1和L2 regularization、數據集擴增、dropout
正則化方法：L1和L2 regularization、數據集擴增、dropout 本文是《Neural networks and deep learning》概覽 中第三章的一部分，講機器學習/深度學習算法中常用的正則化方法。（本文會不斷補充） 正則化方法：防止過擬合，提高泛化能力 ...
原文：正則化（Regularization）--(dropout、數據擴增、early stopping)
正則化 Regularization 深度學習可能存在過擬合問題 高方差，有兩個解決方法，一個是正則化，另一個是准備更多的數據。在邏輯回歸函數中加入正則化，只需添加參數 ， 是正則化參數，我們通常使用驗證集或交叉驗證集來配置這個參數，嘗試各種各樣的數據，尋找最好的參數，我們要考慮訓練集之間的權衡，把參數設置為較小值，這樣可以避免過擬合，所以 是另外一個需要調整的超級參數。 m乘以w范數的平方，w ...
2021-07-25 15:23 0 166 推薦指數：
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7、 正則化(Regularization)
，並且在此之后接下來的幾個視頻中，我們將談論一種稱為正則化(regularization)的技術，它可以改 ...
正則化（Regularization）
我們在使用線性回歸和邏輯斯特回歸的時候，高次冪的多項式項可能造成過擬合的問題。而我們使用過擬合這一方法來改善或者減少這一問題。 我們所要做的就是使θ盡可能接近0，那么對於高階項對於hθ(x)的影響也會盡量小，幾乎沒有。這樣就預防了過擬合。 正則化的線性回歸模型 是正則項，λ是正則化 ...
正則化（Regularization)
正則化(Regularization)是機器學習中抑制過擬合問題的常用算法，常用的正則化方法是在損失函數(Cost Function)中添加一個系數的\(l1 - norm\)或\(l2 - norm\)項，用來抑制過大的模型參數，從而緩解過擬合現象。 \(l1 - norm\)的正則項還具 ...
正則化（Regularization）本質
參考： http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/9231231.html https://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/deta ...
我眼中的正則化（Regularization）
警告：本文為小白入門學習筆記 在機器學習的過程中我們常常會遇到過擬合和欠擬合的現象，就如西瓜書中一個例子： 如果訓練樣本是帶有鋸齒的樹葉，過擬合會認為樹葉一定要帶有鋸齒，否則就不是樹葉。而欠擬合則認為只要是綠色的就是樹葉，會把一棵數也誤認為樹葉。 過擬合：如果我們的數據集有很多的屬性，假設 ...