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防止過擬合:L2 Regularization(權重衰減)
時間 2020-12-22
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L2正則化 就是在原本的(成本、代價)損失函數後面加上一個正則化項。 L2正則化,也成爲weight decay,權重衰減 L2正則化是爲了防止訓練網絡的時候出現「過擬合」,現在來理解一下網絡的「欠擬合」與「過擬合」。 數學上從兩個角度來衡量一個變量的誤差: 偏差bias 方差variance 神經網絡中有 train error:訓練誤差,訓練過程其實就是根據「損失」來動態調整模型參數。隨機梯度
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