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2020年2月27日
深度学习之权重衰减——2020.27
摘要: 过拟合现象,即模型的训练误差远⼩于它在测试集上的误差。虽然增⼤训练数据集可能会减轻过拟合,但是获取额外的训练数据往往代价⾼昂。本节介绍应对过拟合问题的常⽤⽅法:权重衰减(weight decay)。 一、方法 权重衰减等价于 范数正则化(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩
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posted @ 2020-02-27 23:24 Someday&Li
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