深度學習中的正則化
1.深度學習中的正則化 提高泛化能力，防止過擬合 大多數正則化策略都會對估計進行正則化,估計的正則化以偏差的增加換取方差的減少 正則化方法是在訓練數據不夠多時，或者over training時，常常會導致過擬合（overfitting）。這時向原始模型引入額外信息，以便防止 ...
原文：基於正則化的多任務學習
.導言 現在多任務學習根據實現方法可以粗略地被分為兩種，一個是基於神經網絡的多任務學習 ，這種多任務學習在CV和NLP取得了大量的應用。 然而我們最根溯源，其實多任務學習最開始並不是基於神經網絡的，而是另一種經典的方法 基於正則表示的多任務學習，我們這篇文章也主要介紹后者。為什么在深度學習稱為主流的今天，我們還需要了解過去的傳統方法呢 首先，經典的多任務學習和基於神經網絡的多任務學習方法本質上都 ...
2021-10-29 16:22 0 1541 推薦指數：
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