作者：Poll的笔记链接：http://www.cnblogs.com/maybe2030/阅读目录LP范数L1范数L2范数L1范数和L2范数的区别...
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2021-07-12 17:22:52
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2021-07-12 17:22:52
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watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/...
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2017-07-05 11:20:00
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#0 dropout 当训练一个深度神经网络时，我们可以随机丢弃一部分神经元及其对应的连边来避免过拟合，这种方法称为丢弃法（Dropout Method）。其示意图如下： 实际上我们并不改变网络结构，而是以一定的概率将网络的隐藏层输出值变成0。在对某个隐藏层进行dropout时，开辟一个新的矩阵ma ...
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2021-08-01 20:31:00
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重点：目的：为了避免过拟合，降低模型的复杂度，符合奥卡姆剃刀原理使用条件：当且仅当模型表达能力过强，即有可能出现过拟合的
在本文中，我们将讨论正则化的必要性及其不同类型。在监督机器学习模型中，我们将在训练数据上训练模型。模型将从这些数据中学习。在某些情况下，模型会从训练数据中的数据模式和噪声中学习，在这种情况下，我们的模型将有一个高方差，我们的模型将被过度拟合。这...
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2019-01-20 18:07:55
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什么是正则化；范数；正则化的作用；对正则化的理解；正则化与原解的关系 ...
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2021-10-27 21:54:00
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在机器学习和数据分析中，不同的特征属性的性质、量纲、数量级都是不同。在数值上相差很大，所以在数据预处理的过程中应该将数据进行标准化操作，是的各个特征的量纲处于同一水平。 常见的数据标准化方法有 1.极差标准化 x' = x - x（min）/ x（max）-x（min） 0=<x'=<1 2.Z-s ...
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2021-07-22 17:11:00
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正则化，归一化（标准化和正规化）：对数据进行预处理的两种方式，目的是让数据更便于计算
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2020-10-24 19:08:00
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L0范数：向量中非0元素的个数 L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合 一、L0正则化 通过引入L0正则项，我们可以使模型稀疏化且易于解释，并且在某种意义上实现了「特征选择」。这看
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2018-11-13 20:08:00
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浅谈范数正则化 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博客介绍不同范数作为正则化项时的作用。首先介绍了常见的向量范数与矩阵范数，然后说明添加正则化项的原因，之后介绍向量的$L_0$，$L_1$，$L_2$范数及其作为正则化项的作用，对三者 ...
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2021-04-08 16:58:00
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正则化
过拟合问题
拟合问题举例-线性回归之房价问题：
下图左中右各自是：欠拟合、合适的拟合、过拟合
什么是过拟合(Overfitting):
假设我们有许多的特征，那么所学的Hypothesis有可能对训练集拟合的很好，可是对于新数据预測的很差。
拟合问题举例-逻辑回归：
与上一个样例相似，依次是欠拟合。合适的拟合以及过拟合：
过拟合问题往往源自过多的特征，比如房价问题，假设
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2017-06-12 20:34:00
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正则化是解决高方差问题的重要方案之一，也是Reducing Overfiltering（克服过拟合）的方法。 过拟合一直是DeepLearning的大敌，它会导致训练集的error rate非常小，而测试集的error rate大部分时候很大。网络的拟合能力随之降低，这会使网络不容易过拟合到训练集。 ...
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2021-07-20 09:39:00
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深度学习中的正则化（Regularization）
除了 L2 外还有很多规范化技术。实际上，正是由于数量众多，我这里也不会将所有的都列举出来。在本节，我简要地给出三种减轻过度拟合的其他的方法：
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2021-09-09 16:31:16
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学习目标目标 了解偏差与方差的意义 知道L2正则化与L1正则化的数学意义 知道Droupout正则化的方法
原创
2022-05-09 15:42:37
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一.为什么需要正则化?简单来说，在使用神经网络时，为了增加模型的泛化能力，防止模型只在训练集上有效、在测试集上不够有效，我们使用正则化正则化是为了防止过拟合， 进而增强泛化能力。用白话文转义，泛化误差（generalization error）= 测试误差（test error）。也可以说是为了使得训练数据训练的模型在测试集上的表现（或说性能 performance）好不好二.正则化有哪...
原创
2021-11-10 11:47:37
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Create_AI_Framework_In5Classes(Day5)的FeatureNormalization.py代码如下 # -*- coding: utf-8 ...
原创
2019-04-19 08:54:05
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