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2018年11月27日
L2范数惩罚项,高维线性回归
摘要: 训练集太少,容易出现过拟合,即训练集loss远小于测试集loss,解决方案,权重衰减——(L2范数正则化) 例如线性回归: loss(w1,w2,b) = 1/n * sum(x1w1 + x2w2 + b - y)^2 /2 ,平方损失函数。 权重参数 w = [w1,w2], 新损失函数 los
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posted @ 2018-11-27 16:28 小草的大树梦
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