2023年12月19日
神经网络优化篇：详解正则化（Regularization）
摘要： 正则化 深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少的网络误差。 如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方 阅读全文
posted @ 2023-12-19 13:45 Oten 阅读(1380) 评论(0) 推荐(0) 编辑