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Tensorflow學習總結三
時間 2020-12-21
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Tensorflow進階——優化神經網絡 1、過擬合與正則化 過擬合:神經網絡模型在訓練數據集上的準確率較高,在新的數據進行預測或分類時準確率較低,說明模型的泛化能力差。 正則化:在損失函數中給每個參數 w 加上權重,引入模型複雜度指標,從而抑制模型噪聲,減小過擬合。 使用正則化後,損失函數 loss 變爲兩項之和: loss = loss(y 與 y_) + REGULARIZER*loss(w
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