神经网络 l2正则化

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深度神经网络（DNN）的正则化

和普通的机器学习算法一样，DNN也会遇到过拟合的问题，需要考虑泛化，这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 1. DNN的L1&L2正则化 　　　　想到正则化，我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L
文艺小青年 7年前 1215

开发典型卷积神经网络框架时，最常用的正则化和优化策略

来源商业新知网，原标题：深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略 深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决
商业新知 5年前 2027

正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上
云栖希望。 6年前 1559

DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--Week2优化算法

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多，达到了500万以上，那么此时如果按照传统的梯度下降算法，那么训练模型所花费的时间将非常巨大，所以我们对数据做如下处理： 如图所示，我们以1000为单位，将数据进行划分，令\(x^{\{1\}}
marsggbo 7年前 725

深度学习中的正则化技术(附Python代码)

数据科学家面临的常见问题之一是如何避免过拟合。你是否碰到过这样一种情况：你的模型在训练集上表现异常好，却无法预测测试数据。或者在一个竞赛中你排在public leaderboard的顶端，但是在最终排名中却落后了几百名？那么这篇文章就是为你而准备的！ （译者注
技术小能手 6年前 2282

手把手：基于概率编程Pyro的金融预测，让正则化结果更有趣！

作者用了一种新奇的方法来训练神经网络。更新权重的分布而不是顺序更新静态权重，得到了更有趣和可靠的结果。贝叶斯方法给了我们一个机会，使得我们可以不手动添加正则项的情况下对神经网络进行正则化，理解模型的不确定性，并尽可能使用更少的数据得到更好的结果。 Hi！又见面
技术小能手 6年前 1430

深度学习中正则化技术概述（附Python代码）

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 磐石 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现
磐石001 6年前 1498

深层神经网络

import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState 常用函数与运算 tf.clip_by_value函数将张量限定在一定的范围内： sess = tf.InteractiveSession(
刘新伟 7年前 846

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