卷積神經網絡(CNN)介紹07-正則化
L1正則化 L1範數是指向量中各個元素絕對值之和，也有個美稱叫「稀疏規則算子」（Lasso regularization） (任何的規則化算子，如果他在Wi=0的地方不可微，並且可以分解爲一個「求和」的形式，那麼這個規則化算子就可以實現稀疏。) 既然L0可以實現稀疏，爲什麼不用L0，而要用L1呢？ 個人理解一是因爲L0範數很難優化求解（NP難問題），二是L1範數是L0範數的最優凸近似，而且它比L0
相關文章
- 1. 卷積神經網絡(CNN)介紹
- 2. 卷積神經網絡（CNN）的介紹
- 3. 卷積神經網絡（CNN）介紹
- 4. 卷積神經網絡(CNN)介紹01
- 5. 卷積神經網絡CNN
- 6. 卷積神經網絡(CNN)
- 7. 卷積神經網絡 CNN
- 8. 卷積神經網絡（CNN）
- 9. CNN卷積神經網絡
- 10. CNN - 卷積神經網絡
- 更多相關文章...
- • 網站主機 介紹 - 網站主機教程
- • Scala 正則表達式 - Scala教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • Docker容器實戰(一) - 封神Server端技術
相關標籤/搜索
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. 在windows下的虛擬機中,安裝華爲電腦的deepin操作系統
- 2. 強烈推薦款下載不限速解析神器
- 3. 【區塊鏈技術】孫宇晨：區塊鏈技術帶來金融服務的信任變革
- 4. 搜索引起的鏈接分析-計算網頁的重要性
- 5. TiDB x 微衆銀行 | 耗時降低 58%，分佈式架構助力實現普惠金融
- 6. 《數字孿生體技術白皮書》重磅發佈（附完整版下載）
- 7. 雙十一「避坑」指南：區塊鏈電子合同爲電商交易保駕護航！
- 8. 區塊鏈產業，怎樣「鏈」住未來？
- 9. OpenglRipper使用教程
- 10. springcloud請求一次好用一次不好用zuul Name or service not known
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 卷積神經網絡(CNN)介紹
- 2. 卷積神經網絡（CNN）的介紹
- 3. 卷積神經網絡（CNN）介紹
- 4. 卷積神經網絡(CNN)介紹01
- 5. 卷積神經網絡CNN
- 6. 卷積神經網絡(CNN)
- 7. 卷積神經網絡 CNN
- 8. 卷積神經網絡（CNN）
- 9. CNN卷積神經網絡
- 10. CNN - 卷積神經網絡