除了L2正則化和隨機(jī)失活（dropout）正則化，還有幾種方法可以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的過(guò)擬合: 一.數(shù)據(jù)擴(kuò)增 假設(shè)你正在擬合貓咪圖片分類器踏烙，如果你想...

dropout 正則化（Dropout Regularization） 除了L2正則化秋冰，還有一個(gè)非常實(shí)用的正則化方法——“Dropout（隨機(jī)失...

為什么正則化有利于預(yù)防過(guò)擬合呢比原？（Why regularization reduces overfitting?） 為什么正則化有利于預(yù)防過(guò)擬合...

正則化（Regularization） 深度學(xué)習(xí)可能存在過(guò)擬合問(wèn)題——高方差插佛，有兩個(gè)解決方法， 一個(gè)是正則化量窘， 另一個(gè)是準(zhǔn)備更多的數(shù)據(jù)雇寇， 這是非...

這一節(jié)我們學(xué)習(xí)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)的結(jié)果進(jìn)行分析，偏差和方差的表現(xiàn)和優(yōu)化蚌铜，仔細(xì)看好咯~ 偏差锨侯，方差（Bias /Variance） 幾乎所有...

從今天開始我們進(jìn)入新的一個(gè)大方向了，改善深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：超參數(shù)調(diào)試冬殃、正則化以及優(yōu)化囚痴，首先進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的一個(gè)新層面，先認(rèn)識(shí)下在深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集的分...

參數(shù)VS超參數(shù)（Parameters vs Hyperparameters） 想要你的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起很好的效果成箫，你還需要規(guī)劃好你的參數(shù)以及超參數(shù)...