Problem with Large Weights Large weights in a neural network are a sign of overfitting. A network with large weights has very likely learned the stati ...
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2020-01-05 09:33:28
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一、The Problem of Overfitting 欠拟合（high bias）：模型不能很好地适应训练集； 过拟合（high variance）：模型过于强调拟合原始数据，测试时效果会比较差。 处理过拟合： 1、丢弃一些特征，包括人工丢弃和算法选择； 2、正则化：保留所有特征，但减小参数的值 ...
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2020-01-01 23:59:17
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一、正则化与偏差-方差分解 Regularization：减少方差的策略 误差可分解为：偏差，方差与噪声之和，即误差 = 偏差 + 方差 + 噪声之和 偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力 方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画 ...
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2019-11-21 23:19:49
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SFSDSA的问题： 1. 由全连接层搭建的深层神经网络模型，尽管加入了dropout、regularization等避免过拟合技术，但是需要付出极大的调参时间； 2. 只能针对特点维度的输入信号，灵活性低； 3.只能针对特点的地质特征，在实际应用中往往需要训练多个独立的模型； 4.整体网络结构偏向 ...
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2019-08-30 22:32:40
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[TOC] "Proximal Algorithms" 这一节，作者总结了一些关于proximal的一些直观解释 Moreau Yosida regularization 内部卷积(infimal convolution)： $$ (f \: \Box \: g)(v)=\inf_x (f(x)+g ...
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2019-06-09 00:21:50
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Regularizationfor Linear Regression and Logistic RegressionDefineunder-fitting 欠拟合(high bias)over-fitting 过拟合 (high variance):have too many features, ... ...
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2019-06-02 19:26:26
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About this Course This course will teach you the "magic" of getting deep learning to work well. Rather than the deep learning process being a black bo ...
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2019-04-14 09:31:56
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翻译自 "Build a Convolutional Neural Network using Estimators" 的`layer API dropout regularization layer MNIST`数据集中的手写数字。 数据集由 训练样例和 测试样例组成，全部都是0 9的手写数字，每 ...
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2019-04-13 00:39:37
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dropout 是 regularization 方法，在rnn中使用方法不同于cnn 对于rnn的部分不进行dropout，也就是说从t-1时候的状态传递到t时刻进行计算时，这个中间不进行memory的dropout；仅在同一个t时刻中，多层cell之间传递信息的时候进行dropout。 因此，我 ...
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2019-03-13 12:17:58
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