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正則化總結的比較好比較全面的文章
時間 2021-07-12
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正則化技術廣泛應用在機器學習和深度學習算法中,本質作用是防止過擬合、提高模型泛化能力。過擬合簡單理解就是訓練的算法模型太過複雜了,過分考慮了當前樣本結構。其是防止過擬合的其中一種技術手段。 在早期的機器學習領域一般只是將範數懲罰叫做正則化技術,而在深度學習領域認爲:能夠顯著減少方差,而不過度增加偏差的策略都可以認爲是正則化技術,故推廣的正則化技術還有:擴增樣本集、早停止、Dropout、集成學
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