DeepLearning.ai學習筆記（二）改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化--week3 超參數調試、Batch正則化和程序框架
一、調試處理 week2中提到有如下的超參數： α hidden units mini-batch size β layers learning rate decay ...
原文：9、改善深層神經網絡之正則化、Dropout正則化
首先我們理解一下，什么叫做正則化 目的角度：防止過擬合 簡單來說，正則化是一種為了減小測試誤差的行為 有時候會增加訓練誤差 。我們在構造機器學習模型時，最終目的是讓模型在面對新數據的時候，可以有很好的表現。當你用比較復雜的模型比如神經網絡，去擬合數據時，很容易出現過擬合現象 訓練集表現很好，測試集表現較差 ，這會導致模型的泛化能力下降，這時候，我們就需要使用正則化，降低模型的復雜度。 一 神經網路 ...
2021-08-20 14:24 0 109 推薦指數：
相關推薦
第九節，改善深層神經網絡：超參數調試、正則化及梯度下降算法(下)
一 批標准化 (batch normalization) Batch Normalization是Google2015年在論文：http://jmlr.org/proceedings/papers/v37/ioffe15.pdf中提出來的 訓練深層的神經網絡很復雜，因為訓練時每一層輸入 ...
TensorFlow之DNN（三）：神經網絡的正則化方法(Dropout、L2正則化、早停和數據增強)
這一篇博客整理用TensorFlow實現神經網絡正則化的內容。 深層神經網絡往往具有數十萬乃至數百萬的參數，可以進行非常復雜的特征變換，具有強大的學習能力，因此容易在訓練集上過擬合。緩解神經網絡的過擬合問題，一般有兩種思路，一種是用正則化方法，也就是限制模型的復雜度，比如Dropout、L1 ...
DeepLearning.ai學習筆記（二）改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化--Week2優化算法
1. Mini-batch梯度下降法 介紹 假設我們的數據量非常多，達到了500萬以上，那么此時如果按照傳統的梯度下降算法，那么訓練模型所花費的時間將非常巨大，所以我們對數據做如下處理： 如 ...
DeepLearning.ai學習筆記（二）改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化--Week1深度學習的實用層面
更多筆記請火速前往 DeepLearning.ai學習筆記匯總 本周我們將學習如何配置訓練/驗證/測試集，如何分析方差&偏差，如何處理高偏差、高方差或者二者共存的問題，如何在神經網絡中應用不同的正則化方法(如L2正則化、Dropout)，梯度檢測。 一、訓練/驗證/測試集 ...
1-6 dropout 正則化
dropout 正則化（ Dropout Regularization） 除了L2正則化，還有一個非常實用的正則化方法——Dropout（ 隨機失活）： 假設你在訓練上圖這樣的神經網絡，它存在過擬合，這就是 dropout 所要處理的，我們復制這個神經網絡， dropout 會遍歷網絡 ...
1.6 dropout正則化
除了L2正則化，還有一個非常實用的正則化方法----dropout（隨機失活），下面介紹其工作原理。 假設你在訓練下圖左邊的這樣的神經網絡，它存在過擬合情況，這就是dropout所要處理的。我們復制這個神經網絡，dropout會遍歷網絡每一層，並設置一個消除神經網絡中節點的概率 ...
聊聊神經網絡中的正則化
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36794078 如何減少泛化誤差，是機器學習的核心問題。這篇文章首先將從六個角度去探討什么是泛化能力，接着講述有那些提高泛化能力的方法，這些正則化方法可以怎樣進行分類，最后會通過講述一篇論文，來說明目前的正則化方法在解釋 ...