正则化，是减少泛化误差的技术。

AI 正则化的更多相关文章

  1. deeplearning.ai 改善深层神经网络 week3 超参数调试、Batch正则化和程序框架 听课笔记

    这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4* ...

  2. DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--Week2优化算法

    1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我 ...

  3. AI之旅（5）：正则化与牛顿方法

    前置知识   导数,矩阵的逆 知识地图   正则化是通过为参数支付代价的方式,降低系统复杂度的方法.牛顿方法是一种适用于逻辑回归的求解方法,相比梯度上升法具有迭代次数少,消耗资源多的特点. 过拟合与欠 ...

  4. Deep Learning.ai学习笔记_第二门课_改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

    目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行, ...

  5. [一起面试AI]NO.5过拟合、欠拟合与正则化是什么？

    Q1 过拟合与欠拟合的区别是什么,什么是正则化 欠拟合指的是模型不能够再训练集上获得足够低的「训练误差」,往往由于特征维度过少,导致拟合的函数无法满足训练集,导致误差较大. 过拟合指的是模型训练误差与 ...

  6. DeepLearning.ai学习笔记汇总

    第一章 神经网络与深度学习(Neural Network & Deeplearning) DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络 DeepLe ...

  7. AI 学习路线

    [导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前 ...

  8. AI佳作解读系列(一)——深度学习模型训练痛点及解决方法

    1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公 ...

  9. AI之旅（6）：神经网络之前向传播

    前置知识   求导 知识地图   回想线性回归和逻辑回归,一个算法的核心其实只包含两部分:代价和梯度.对于神经网络而言,是通过前向传播求代价,反向传播求梯度.本文介绍其中第一部分. 多元分类:符号转换 ...

随机推荐

  1. Mysql锁原理浅谈

    锁类型/引擎 行锁 表锁 页锁 MyISAM 有 InnoDB 有 有 BDB(被InnoDB取代) 有 有 锁的分类 表锁:开销小,加锁快,不会死锁,粒度大,冲突率高,并发低. 行锁:开销大,加锁慢 ...

  2. BZOJ4259: 残缺的字符串(FFT 字符串匹配)

    题意 题目链接 Sol 知道FFT能做字符串匹配的话这就是个裸题了吧.. 考虑把B翻转过来,如果\(\sum_{k = 0}^M (B_{i - k} - A_k)^2 * B_{i-k}*A_k = ...

  3. 2017-07-29 中文代码示例教程之Java编程一天入门

    Java编程一天入门 v0.0.1 alpha 共享协议 本作使用署名-非商业使用-禁止演绎协议共享. 前言 Java入门代码用中文写(举例如下)更能被新手理解. 由于至今没有看到类似教程, 在此抛砖 ...

  4. 【20181031】arcgis10.6破解不成功的问题

    首先需要下好正确版本的crack文件,license10.6文件夹里应该有ARCGIS.exe和service.txt两个文件,我的问题就是因为crack文件不完整,没有ARCGIS.exe文件,所以 ...

  5. centos 多个yum源，系统怎么选择

    yum配置文件: /etc/yum.conf pkgpolicy:包的策略.一共有两个选项,newest和last,这个作用是如果你设置了多个repository,而同一软件在不同的repositor ...

  6. VXLAN技术在数据中心的应用

    1.VXLAN技术可以通过物理交换机实现,也可以通过服务器实现,这两种实现的后台反应的是CT技术,还是IT技术来主导数据中心虚拟网络的发展. 2.物理交换机实现的VXLAN受限于芯片支持的规则,一般情 ...

  7. Linux LB--负载均衡和高可靠

    1.负载均衡典型应用场景,外网.内网.私网公共服务. 典型场景: (1)用户通过公网访问数据中心的ftp.web.https服务器. (2) 在数据中心内部东西向访问其他服务时,例如,访问其他虚拟机. ...

  8. 《Inside C#》笔记(五) 方法

    方法用来体现类的行为. 一 相关概念 a) ref和out 通常一个方法只能返回一个值,但如果确实需要返回多个值时,可以使用ref或out.如果方法的参数被标注为ref或out,在调用该方法时,会传递 ...

  9. 你不可不知的Java引用类型之——软引用

    定义 软引用是使用SoftReference创建的引用,强度弱于强引用,被其引用的对象在内存不足的时候会被回收,不会产生内存溢出. 说明 软引用,顾名思义就是比较"软"一点的引用. ...

  10. maven(七)，本地仓库

    运行机制: 在pom.xml文件中添加依赖jar包时,首先会从本地仓库查找,如果本地仓库不存在,就从中央仓库下载到本地仓库,中央仓库是maven默认的远程仓库 仓库坐标 eclipse默认会在wind ...