权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
“微信公众号” 1. 权重衰减（weight decay） L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在必定程度上减小模型过拟合的问题，因此权重衰减也叫L2正则化。 1.1 L2正则化与权重衰减系数 L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项： 其中C0表明原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：全部参数w的平方的和，除以训练集的样本大小n。λ就是正则项系数，权衡正则项与
相关文章
- 1. 权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
- 2. 深度学习：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
- 3. 权重衰减（weight decay）/正则化与学习率衰减（learning rate decay）
- 4. Adam和学习率衰减（learning rate decay）
- 5. [work] Weight Decay 权值衰减
- 6. Deep learning II - II Optimization algorithms - learning rate decay 学习速率衰减
- 7. 如何在 PyTorch 中设定学习率衰减（learning rate decay）
- 8. L2正则化与权重衰减weight decay
- 9. 学习率衰减
- 10. 2.2.6 学习率衰减
- 更多相关文章...
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（一）基本语法
相关标签/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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
- 2. 深度学习：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
- 3. 权重衰减（weight decay）/正则化与学习率衰减（learning rate decay）
- 4. Adam和学习率衰减（learning rate decay）
- 5. [work] Weight Decay 权值衰减
- 6. Deep learning II - II Optimization algorithms - learning rate decay 学习速率衰减
- 7. 如何在 PyTorch 中设定学习率衰减（learning rate decay）
- 8. L2正则化与权重衰减weight decay
- 9. 学习率衰减
- 10. 2.2.6 学习率衰减