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yjy888
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2019年6月21日
L2 正则化的直观理解
摘要: l2正则项为 L2 = λ/m ||w||2 =λ/m *(w1^2 + w2^2 + ... + wn^2) 我们在损失函数中加入这个正则项。 假设,对于某个训练集,我们可以训练出准确率非常高的分类器,但是其中有两个噪声样本的标签是错的,那么我们在判别这个噪声样本的时候,相关性较高的wi特征,可能
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posted @ 2019-06-21 16:41 yjy888
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