JavaShuo
欄目
標籤
tensorflow使用L2 regularization正則化修正overfitting過擬合
時間 2020-12-22
標籤
L2 regularization
過擬合
overfitting
正則化
深度學習
欄目
正則表達式
简体版
原文
原文鏈接
L2正則原理: 在Loss中加入參數w的平方和,這樣訓練過程中就會抑制w的值,w的值小,曲線就比較平滑,從而減小過擬合,參考公式如下圖: 正則化是不影響你去擬合曲線的,並不是所有參數都會被無腦抑制,實際上這是一個動態過程,是cross_entropy和L2 loss博弈的一個過程。訓練過程會去擬合一個合理的w,正則化又會去抑制w,兩項相抵消,無關的wi越變越小,但是比零強,有用的wi會被保留,處於
>>阅读原文<<
相關文章
1.
2.過擬合和正則化(Overfitting & Regularization)
2.
擬合(Overfitting)及正則化方法(regularization)
3.
正則化L1 regularization、L2 regularization、Dropout
4.
關於過擬合(overfitting)與正則(regularization)的筆記
5.
防止過擬合:L1/L2正則化
6.
過擬合與L1,L2正則化
7.
特徵選擇L1正則化與過擬合L2正則化。
8.
正則化(Regularization)
9.
過擬合、正則化、L1與L2正則
10.
正則化(regularization)
更多相關文章...
•
Scala 正則表達式
-
Scala教程
•
PHP 正則表達式(PCRE)
-
PHP參考手冊
•
Git可視化極簡易教程 — Git GUI使用方法
•
Composer 安裝與使用
相關標籤/搜索
正則
修正
使用正則表達式
overfitting
regularization
正則 ES2018
未修正
正常化
正規化
正則表達式
Spring教程
MyBatis教程
Docker教程
應用
代碼格式化
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
Duang!超快Wi-Fi來襲
2.
機器學習-補充03 神經網絡之**函數(Activation Function)
3.
git上開源maven項目部署 多module maven項目(多module maven+redis+tomcat+mysql)後臺部署流程學習記錄
4.
ecliple-tomcat部署maven項目方式之一
5.
eclipse新導入的項目經常可以看到「XX cannot be resolved to a type」的報錯信息
6.
Spark RDD的依賴於DAG的工作原理
7.
VMware安裝CentOS-8教程詳解
8.
YDOOK:Java 項目 Spring 項目導入基本四大 jar 包 導入依賴,怎樣在 IDEA 的項目結構中導入 jar 包 導入依賴
9.
簡單方法使得putty(windows10上)可以免密登錄樹莓派
10.
idea怎麼用本地maven
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
2.過擬合和正則化(Overfitting & Regularization)
2.
擬合(Overfitting)及正則化方法(regularization)
3.
正則化L1 regularization、L2 regularization、Dropout
4.
關於過擬合(overfitting)與正則(regularization)的筆記
5.
防止過擬合:L1/L2正則化
6.
過擬合與L1,L2正則化
7.
特徵選擇L1正則化與過擬合L2正則化。
8.
正則化(Regularization)
9.
過擬合、正則化、L1與L2正則
10.
正則化(regularization)
>>更多相關文章<<