梯度下降兩大痛點(diǎn)：陷入局部極小值和過(guò)擬合

基于梯度下降訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，我們將冒網(wǎng)絡(luò)落入局部極小值的風(fēng)險(xiǎn)，網(wǎng)絡(luò)在誤差平面上停止的位置并非整個(gè)平面的最低點(diǎn)。這是因?yàn)檎`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(dòng)量正則化 2.1萬(wàn) 0

過(guò)擬合的概念和用幾種用于解決過(guò)擬合問(wèn)題的正則化方法

由于添加了這個(gè)正則化項(xiàng)，各權(quán)值被減小了，換句話說(shuō)，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(guò)擬合就有多容易”的思想，從理論上來(lái)說(shuō)，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(wàn) 0

詳解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)常見(jiàn)的正則化

說(shuō)到正則化大家應(yīng)該都不陌生，這個(gè)在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中都是非常常見(jiàn)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(huì)想到是它會(huì)將權(quán)重添加到損失...

2020-01-29 標(biāo)簽：正則化機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3k 0

Dropout怎么體現(xiàn)正則化作用？

通俗的意義來(lái)講就是我們想要通過(guò)一條光滑曲線（圖中綠色的曲線）來(lái)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 1.3k 0