1. 对w进行初始化 2. clip gradients 3. l2 regularization 4. batch normalization ...
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2017-08-11 20:31:03
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正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出 ...
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2017-07-29 10:14:15
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课程简单介绍： 接上一节课，这一节课的主题是怎样利用 Regularization 避免 Overfitting。通过给如果集设定一些限制条件从而避免 Overfitting，可是如果限制条件设置的不恰当就会造成 Underfitting。最后讲述了选择 Regularization 的一些启示式方 ...
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2017-07-04 09:43:21
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简介 H2O的深度学习基于多层前馈人工神经网络，该网络是由使用了反向传播的随机梯度下降算法训练而来该网络可以包含大量由携带tanh、rectifier、maxout激活函数的神经元组成的隐藏层。如自适应学习率、率退火、动量训练、dropout, L1 or L2 regularization, ch ...
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2017-06-25 17:03:58
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ps:转的。当时主要是看到一个问题是L1 L2之间有何区别，当时对l1与l2的概念有些忘了，就百度了一下。看完这篇文章，看到那个对W减小，网络结构变得不那么复杂的解释之后，满脑子的6666 >把网络权重W看做为对上一层神经元的一个WX+B的线性函数模拟一个曲线就好。知乎大神真的多。 版权声明：本文为 ...
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2017-06-20 00:16:38
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在设计Machine Learning系统时，我们很难从系统运行之前就得知系统的“复杂程度”。在线性回归中，我们可以将此问题等同为：使用几维参数，是否需要涉及更复杂的多项式，以及本文的一个新概念—Regularization Parameter。本文，将讨论Underfit，Overfit基本理论， ...
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2017-06-12 11:55:46
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正则化，归一化的概念 基于Matlab介绍正则化方法 正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout 基于Matlab介绍机器学习中的正则化，理解正则化原理 机器学习之正则化（Regularization） 本来以为，数据归一化之前需要查看它的分布类型，所以有下面两 ...
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2017-06-01 15:16:26
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7.1 过拟合的问题 7.2 代价函数 7.3 正则化线性回归 7.4 正则化的逻辑回归模型 7.1 过拟合的问题 如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设预测可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为 0），但是可能会不能推广到新的数据。 下图是一个回归问题的例子： 第一个模型是一个线性 ...
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2017-05-06 17:56:55
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转载链接：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/17/2964858.html 在上一讲Deep learning：五(regularized线性回归练习)中已经介绍了regularization项在线性回归问题中的应用，这节主要是练习 ...
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2017-05-05 21:50:25
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转载链接：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/17/2964515.html 前言： 本节主要是练习regularization项的使用原则。因为在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少的话，这样训练出来的模型很容 ...
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2017-05-05 17:19:27
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