深度學習正則化--L0、L1、L2正則化
概念 L0正則化的值是模型參數中非零參數的個數。 L1正則化表示各個參數絕對值之和。 L2正則化標識各個參數的平方的和的開方值。 先討論幾個問題： 1）實現參數的稀疏有什么好處嗎？ 一個好處是可以簡化模型，避免過擬合。因為一個模型中真正重要的參數可能並不多，如果考慮所有的參數 ...
原文：如何增加深度學習模型的泛化能力(L1/L2正則化，dropout，數據增強等等)
這是專欄 AI初識境 的第 篇文章。所謂初識，就是對相關技術有基本了解，掌握了基本的使用方法。 今天來說說深度學習中的generalization問題，也就是泛化和正則化有關的內容。 作者 amp 編輯 言有三 什么是generalization 機器學習方法訓練出來一個模型，希望它不僅僅是對於已知的數據 訓練集 性能表現良好，對於未知的數據 測試集 也應該表現良好，也就是具有良好的general ...
2022-04-09 18:08 0 647 推薦指數：
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