邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【十一】——網絡優化與正則化3和注意力機制和外部記憶1
正則化 思考泛化性：重新思考模型複雜度和泛化之間的關係 所有損害優化的方法都是正則化 正則化方法： δ1和δ2的正則化 提前停止： 權重衰減： 丟棄法：Dropout Dropout意義： 循環神經網絡上的丟棄法：要丟都丟 數據增強： 標籤平滑： 總結： 注意力機制和外部記憶1 網絡能力 注意力機制： 例子：閱讀理解 傳統RNN會出問題 ：1.長程依賴問題2.模型容量問題
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