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：【深度學習pytorch】正則化
正則化的基本概念之前博客已有記錄， 這里僅對正則化的實現做一點介紹 權重衰減 weight decay 模型的復雜性 如何衡量函數與 的距離 Lp范數 L L 正則化線性模型構成經典的嶺回歸 ridge regression 算法，L L 正則化線性回歸通常被稱為套索回歸 lasso regression 。實踐中多使用L 范數。 L L 使用L L 范數的一個原因是它對權重向量的大分量施加了巨大 ...
2022-01-25 22:14 0 765 推薦指數：
相關推薦
深度學習正則化---提前終止
提前終止 在對模型進行訓練時，我們可以將我們的數據集分為三個部分，訓練集、驗證集、測試集。我們在訓練的過程中，可以每隔一定量的step，使用驗證集對訓練的模型進行預測，一般來說，模型在訓練集和驗 ...
深度學習中的正則化
正則化方法有如下幾種： 一、參數范數懲罰 其中L2、L1參數正則化介紹與關系如下 1、L2 參數正則化 直觀解釋如下： 2、L1 參數正則化 二、獲取更多數據（擴樣本） 避免過擬合的基本方法之一是從數據源獲得更多數據，當訓練數據 ...
深度學習之正則化方法
神經網絡的擬合能力非常強，通過不斷迭代，在訓練數據上的誤差率往往可以降到非常低，從而導致過擬合（從偏差-方差的角度來看，就是高方差）。因此必須運用正則化方法來提高模型的泛化能力，避免過擬合。 在傳統機器學習算法中，主要通過限制模型的復雜度來提高泛化能力，比如在損失函數中加入L1范數或者L2范數 ...
深度學習與Pytorch入門實戰（八）數據集划分&正則化方法
筆記摘抄 1. 訓練集&驗證集&測試集 訓練集：訓練數據 驗證集：驗證不同算法（比如，利用網格搜索對超參數進行調整等），檢驗哪種更有效 測試集：正確評估分類 ...
Pytorch_第八篇_深度學習 (DeepLearning) 基礎 [4]---欠擬合、過擬合與正則化
深度學習 (DeepLearning) 基礎 [4]---欠擬合、過擬合與正則化 Introduce 在上一篇“深度學習 (DeepLearning) 基礎 [3]---梯度下降法”中我們介紹了梯度下降的主要思想以及優化算法。本文將繼續學習深度學習的基礎知識，主要涉及： 欠擬合 ...
[深度學習] pytorch學習筆記（3）(visdom可視化、正則化、動量、學習率衰減、BN)
一、visdom可視化工具 安裝：pip install visdom 啟動：命令行直接運行visdom 打開WEB：在瀏覽器使用http://localhost:8097打開visdom界面 二、使用visdom 三、使用正則化 正則化也叫權重衰減 ...
【深度學習】L1正則化和L2正則化
在機器學習中，我們非常關心模型的預測能力，即模型在新數據上的表現，而不希望過擬合現象的的發生，我們通常使用正則化（regularization）技術來防止過擬合情況。正則化是機器學習中通過顯式的控制模型復雜度來避免模型過擬合、確保泛化能力的一種有效方式。如果將模型原始的假設空間比作“天空 ...