本文主要包含以下內容： 一、什么是正則化 二、參數范數模型 2.1 L1正則和L2正則 2.2 為什么通過L1正則、L2正則能夠防止過擬合 2.3 L2正則的表現 2.4 L1正則化為什么會產生稀疏解 2.5 L2正則為什么求解比較穩定 三、Dropout和集成方法 3.1 ...

模型開發者通過以下方式來調整正則化項的整體影響：用正則化項的值乘以名為 lambda（又稱為正則化率）的標量。也就是說，模型開發者會執行以下運算： $$\text{minimize(Loss(Data|Model)} + \lambda \text{ complexity ...

，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 ...

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 ...

一、為什么要正則化 　　學習算法，包括線性回歸和邏輯回歸，它們能夠有效地解決許多問題，但是當將它們應用到某些特定的機器學習應用時，會遇到過擬合(over-fitting)的問題，可能會導致它們效果很差。正則化(regularization)技術，可以改善或者減少過度擬合問題，進而增強泛化能力 ...

正則化 --在原有損失函數的基礎上加上一個正則化項 通常用到的有均方根誤差rmse和平均絕對誤差mae 通過限制參數過多或者過大，避免模型更加復雜,簡單來說就是降低模型的泛化錯誤率,避免模型過擬合 L1與L2的區別 L1可以實現讓參數矩陣稀疏, 且L1正則化的損失函數不不是連續可導 ...

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 ...

本文摘自張賢達的《矩陣分析與應用》第六章第2節 --------------------------------------------------------------------------- ...