tensorflow使用L2 regularization正则化修正overfitting过拟合
L2正则原理： 在Loss中加入参数w的平方和，这样训练过程中就会抑制w的值，w的值小，曲线就比较平滑，从而减小过拟合，参考公式如下图： 正则化是不影响你去拟合曲线的，并不是所有参数都会被无脑抑制，实际上这是一个动态过程，是cross_entropy和L2 loss博弈的一个过程。训练过程会去拟合一个合理的w，正则化又会去抑制w，两项相抵消，无关的wi越变越小，但是比零强，有用的wi会被保留，处于
相关文章
- 1. 2.过拟合和正则化（Overfitting & Regularization）
- 2. 拟合(Overfitting)及正则化方法(regularization)
- 3. 正则化L1 regularization、L2 regularization、Dropout
- 4. 关于过拟合（overfitting）与正则（regularization）的笔记
- 5. 防止过拟合：L1/L2正则化
- 6. 过拟合与L1,L2正则化
- 7. 特征选择L1正则化与过拟合L2正则化。
- 8. 正则化（Regularization）
- 9. 过拟合、正则化、L1与L2正则
- 10. 正则化(regularization)
- 更多相关文章...
- • Scala 正则表达式 - Scala教程
- • PHP 正则表达式(PCRE) - PHP参考手册
- • Git可视化极简易教程 — Git GUI使用方法
- • Composer 安装与使用
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. 2.过拟合和正则化（Overfitting & Regularization）
- 2. 拟合(Overfitting)及正则化方法(regularization)
- 3. 正则化L1 regularization、L2 regularization、Dropout
- 4. 关于过拟合（overfitting）与正则（regularization）的笔记
- 5. 防止过拟合：L1/L2正则化
- 6. 过拟合与L1,L2正则化
- 7. 特征选择L1正则化与过拟合L2正则化。
- 8. 正则化（Regularization）
- 9. 过拟合、正则化、L1与L2正则
- 10. 正则化(regularization)