神经网络超参之正则化参数 λ
来源:互联网 发布:java底层原理 编辑:程序博客网 时间:2024/05/24 05:32
正则化是避免模型过拟合的标准方法
1、Non-regularized model
2、L2 Regularization
3、dropout
Finally,dropout is a widely used regularization technique that is specific to deep learning.It randomly shuts down some neurons in each iteration.
阅读全文
0 0
- 神经网络超参之正则化参数 λ
- 吴恩达神经网络和深度学习课程自学笔记(七)之超参数调试,Batch正则化和程序框架
- 第2次课改善深层神经网络:超参数优化、正则化以及优化
- 第2次课改善深层神经网络:超参数优化、正则化以及优化
- DeepLearing学习笔记-改善深层神经网络(第三周- 超参数调试、正则化)
- 深度学习与神经网络-吴恩达(Part2Week3)-超参数调试、Batch正则化和程序框架
- 2, 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化
- Coursea吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记(3)超参数调试、正则化以及优化
- 改善深度神经网络:超参数调试、正则化以及优化(理论)——超参数调试、Batch正则化和程序框架(2-3)
- 神经网络超参数影响
- 神经网络之正则化
- 改善深度神经网络:超参数调试、正则化以及优化——深度学习的实践方面(2-1)
- 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化——优化算法(2-2)
- Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记(3)-- 超参数调试、Batch正则化和编程框架
- 神经网络超参之学习率η
- 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--Week1深度学习的实用层面
- 十、如何选择神经网络的超参数
- 神经网络超参之权重初始化的方法
- 2017-12-11 教材习题-给出一个正整数,分别打印出每位数字(递归法)
- Maven+Spring添加json工具
- 哈希简介[哈希函数、哈希冲突、同义词]
- 光荣之路:产品测试规范(一)
- 折腾树莓派:1 系统安装
- 神经网络超参之正则化参数 λ
- 关于列表的slice和islice,sort和sorte,heapq
- 左侧导航多级下拉
- Python
- IDEA下git使用
- IBM通过新的数据传输设备清除云迁移障碍
- Kafka ZooKeeper Len Error
- Dl4j-fit(DataSetIterator iterator)源码阅读(九) 利用梯度更新参数
- eclipse新建maven web项目步骤、出现错误解决方法及maven settings简单配置