深度学习正则化方法总结
机器学习模型为了提高模型的泛化性能、减少过拟合，通常都会采用一些正则化方法来控制模型的复杂度。深度学习模型比普通的机器学习模型更复杂，更容易过拟合，因此更需要进行正则化处理，本文总结下深度学习常用的14种正则化方法，提供一些参考。 1、对权重参数增加L1、L2正则项 L1正则化主要是对损失函数增加权重参数w的绝对值项，权重服从Laplace分布，得到的参数通常比较稀疏，常用于特
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