7.2正則化-學習筆記
正則化可以提高單一模型的效果，我們在模型中加入一些成分來防止過擬合。 我們在損壞函數中多加一項，第一項是讓模型擬合數據，第二項則是正則項。 L2有可能意義有些不明確，目前常見的正則項的方式是dropout dropout的道理很簡單，我們在每一層的隨機層，將一部分的神經元置零，每次正向傳播過程中，隨機被置零的神經元都不同，每次處理神經元的一層，可以從上圖發現，經過dropout後神經網絡的大小變小
相關文章
- 1. 正則化——學習筆記
- 2. 機器學習筆記——正則化（Regularization）
- 3. 【機器學習筆記】正則化
- 4. 機器學習筆記之正則化
- 5. 【學習筆記】l1正則化編程
- 6. 機器學習筆記——正則化
- 7. machine learning學習筆記（三）正則化
- 8. 機器學習筆記（七） 正則化
- 9. 正則學習筆記
- 10. 《deep learning》學習筆記（7）——深度學習中的正則化
- 更多相關文章...
- • Scala 正則表達式 - Scala教程
- • PHP 正則表達式(PCRE) - PHP參考手冊
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 正則化——學習筆記
- 2. 機器學習筆記——正則化（Regularization）
- 3. 【機器學習筆記】正則化
- 4. 機器學習筆記之正則化
- 5. 【學習筆記】l1正則化編程
- 6. 機器學習筆記——正則化
- 7. machine learning學習筆記（三）正則化
- 8. 機器學習筆記（七） 正則化
- 9. 正則學習筆記
- 10. 《deep learning》學習筆記（7）——深度學習中的正則化