2012年12月27日
关于目标函数正则项
摘要： 在machine learning的优化中，经常看到一些目标表达式加上正则项来防止过拟合。比如：最后一项就是正则项。加入正则项会导致weight decay，它使得weight趋向于零，因为对于overfitting现象，weight值会过拟合的高，加入正则项使得优化式和数据妥协，防止过拟合现象。 阅读全文
posted @ 2012-12-27 10:16 lycan785 阅读(788) 评论(0) 推荐(0) 编辑