Dropout怎么體現(xiàn)正則化作用？

通俗的意義來講就是我們想要通過一條光滑曲線（圖中綠色的曲線）來最大程度的擬合另外一條歪七扭八的曲線（圖中的藍(lán)色曲線），這樣我們就可以將這條歪七扭八存在諸...

2023-03-01 標(biāo)簽：曲線方程正則化 1037 0

詳解機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)常見的正則化

說到正則化大家應(yīng)該都不陌生，這個在機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中都是非常常見的，常用的正則化有L1正則化和L2正則化。提到正則化大家就會想到是它會將權(quán)重添加到損失...

2020-01-29 標(biāo)簽：正則化機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2504 0

梯度下降兩大痛點：陷入局部極小值和過擬合

基于梯度下降訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，我們將冒網(wǎng)絡(luò)落入局部極小值的風(fēng)險，網(wǎng)絡(luò)在誤差平面上停止的位置并非整個平面的最低點。這是因為誤差平面不是內(nèi)凸的，平面可能包含眾...

2018-04-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動量正則化 2.1萬 0

過擬合的概念和用幾種用于解決過擬合問題的正則化方法

由于添加了這個正則化項，各權(quán)值被減小了，換句話說，就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度降低了，結(jié)合“網(wǎng)絡(luò)有多復(fù)雜，過擬合就有多容易”的思想，從理論上來說，這樣做等于直接...

2018-04-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化Python 1.6萬 0

權(quán)值衰減和L2正則化傻傻分不清楚？本文來教會你如何分清

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是偉大的函數(shù)逼近器和特征提取器，但有時它們的權(quán)值變得過于特定化，導(dǎo)致過擬合。這就是正則化概念出現(xiàn)的地方，我們將討論兩種主要權(quán)重正則化技術(shù)之間的細(xì)...

2021-01-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化 1109 0

如何在 TFX 中使用 NSL 框架實現(xiàn)計算圖正則化

神經(jīng)架構(gòu)學(xué)習(xí) (Neural Structured Learning，NSL) 是 TensorFlow 中的一個框架，可以利用結(jié)構(gòu)化信號來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...

2020-10-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算圖正則化 2365 0