JavaShuo
欄目
標籤
49-L1,L2和彈性網絡
時間 2021-01-21
標籤
機器學習
欄目
系統網絡
简体版
原文
原文鏈接
L1,L2和彈性網絡 之前學習了嶺迴歸和 L A S S O LASSO LASSO 迴歸兩種模型正則化的方式,都可以幫助我們解決在訓練的過程中產生的過擬合的問題。對於這兩種正則化的方式,無論是嶺迴歸還是 L A S S O LASSO LASSO 迴歸,都是在原始的損失函數後面添加一項,這一項的作用都是期望能夠儘量減小學習到的 θ θ θ 的大小,使得我們模型的泛化能力更強一些。
>>阅读原文<<
相關文章
1.
機器學習:模型泛化(L一、L2 和彈性網絡)
2.
機器學習:模型泛化(L1、L2 和彈性網絡)
3.
彈性光網絡
4.
建立彈性IP網絡
5.
ZStack--網絡模型1:L2和L3網絡
6.
彈性光網絡實驗四、彈性光網絡中的網絡虛擬化仿真環境
7.
彈性網絡的接入層設計
8.
tensorflow實現彈性網絡迴歸
9.
網絡彈性之超時(timeout)
10.
彈性光網絡(Elastic Optical Networks)概述
更多相關文章...
•
網絡體系的構成和類型
-
TCP/IP教程
•
網絡協議是什麼?
-
TCP/IP教程
•
互聯網組織的未來:剖析GitHub員工的任性之源
•
JDK13 GA發佈:5大特性解讀
相關標籤/搜索
l2
彈性
網絡
彈性化
彈性佈局
有彈性
無彈性
EMV L2
descent+l2
系統網絡
XLink 和 XPointer 教程
PHP 7 新特性
網站品質教程
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.
字節跳動21屆秋招運營兩輪面試經驗分享
2.
Java 3 年,25K 多嗎?
3.
mysql安裝部署
4.
web前端開發中父鏈和子鏈方式實現通信
5.
3.1.6 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中trait特性
6.
dataframe2
7.
ThinkFree在線
8.
在線畫圖
9.
devtools熱部署
10.
編譯和鏈接
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.
機器學習:模型泛化(L一、L2 和彈性網絡)
2.
機器學習:模型泛化(L1、L2 和彈性網絡)
3.
彈性光網絡
4.
建立彈性IP網絡
5.
ZStack--網絡模型1:L2和L3網絡
6.
彈性光網絡實驗四、彈性光網絡中的網絡虛擬化仿真環境
7.
彈性網絡的接入層設計
8.
tensorflow實現彈性網絡迴歸
9.
網絡彈性之超時(timeout)
10.
彈性光網絡(Elastic Optical Networks)概述
>>更多相關文章<<