2019年5月30日
从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化
摘要： 从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化 神经网络在训练过程中,为应对过拟合问题,可以采用正则化方法(regularization),一种常用的正则化方法是L2正则化. 1. 神经网络中L2正则化的定义形式如下: $$ J(W,b)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{ 阅读全文
posted @ 2019-05-30 20:34 碌碌无为的人 阅读(1552) 评论(0) 推荐(1) 编辑