L2正则化与权重衰减weight decay
在medium上翻阅到一篇讲权重衰减的文章，顺便贴一下之前记录的一篇相关笔记。 同时安利一下medium的Towards Data Science主题，每天都会推送机器学习、深度学习、AI、编程相关的文章，质量相当不错。
相关文章
- 1. 权重衰减（weight decay）/正则化与学习率衰减（learning rate decay）
- 2. 权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
- 3. [work] Weight Decay 权值衰减
- 4. weight-decay与L2正则化差异
- 5. 深度学习：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
- 6. 权重衰减== L2正则化?它们只是在某些条件下等价
- 7. 权重衰减系数
- 8. 过拟合——权重衰减
- 9. tensorflow权重衰减
- 10. 防止过拟合：L2 Regularization（权重衰减）
- 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
- • IntelliJ IDEA代码格式化设置
- • 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. 权重衰减（weight decay）/正则化与学习率衰减（learning rate decay）
- 2. 权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
- 3. [work] Weight Decay 权值衰减
- 4. weight-decay与L2正则化差异
- 5. 深度学习：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
- 6. 权重衰减== L2正则化?它们只是在某些条件下等价
- 7. 权重衰减系数
- 8. 过拟合——权重衰减
- 9. tensorflow权重衰减
- 10. 防止过拟合：L2 Regularization（权重衰减）