深度学习--通过正则化regularization防止overfitting
来源:互联网 发布:卡尔曼滤波算法的应用 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 22:13
通过正则化regularization防止overfitting
增加训练数据集的量和减小神经网络的规模是减小overfitting的途径之一.但更深层更大的网络潜在有更强的学习能力,即使对于固定的神经网络和固定的训练集仍可以减小overfitting.
常用的正则化形式有
L1 regularization:
L2 regularization:
以L2 Regularization为例:
对于二次损失函数加L2正则化项为:
对于交叉熵损失函数加L2正则化项为:
以上两种都可表示为:
可以看出,regularization的cost偏向于让神经网络学习比较小的权重w,除非
求偏导:
则梯度下降法的更新法则为:
即:
对于随机梯度下降法SGD为:
(
通过一个因子
实现:code2中函数total_cost()中在cost上加上L2-regularization项.
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