weight decay
来源:互联网 发布:kvm虚机网络配置 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 10:38
在ufldl的课程中了解到weight decay,查询了不少博文,简单理解如下:
在机器学习中,常常会出现overfitting,网络权值越大往往overfitting的程度越高,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和。
右边项即用来惩罚大权值。权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值,而惩罚大的权值。从而避免overfitting的出现。
0 0
- weight decay
- Weight Decay & Batch Normalization
- Weight Decay in neural network
- weight decay 权值衰减
- weight decay and learning rate
- learning rate 和weight decay
- Weight Decay 权值衰减
- CNN:weight decay,momentum,batch normalization
- 优化方法,一些重要参数learning rate,weight decay,momentum,learing rate decay
- Caffe中learning rate 和 weight decay 的理解
- Caffe中learning rate 和 weight decay 的理解
- Caffe中learning rate 和 weight decay 的理解
- 超参数momentum与weight-decay的作用
- weight decay (权值衰减)
- 在神经网络中weight decay、momentum、batch normalization各自意义
- 论文阅读:Fixing Weight Decay Regularization in Adam
- 超参数简单理解-->learning rate,weight decay和momentum
- 深度学习超参数简单理解------>learning rate,weight decay和momentum
- stm32智能小车之路之小车启动
- 打印杨辉三角
- 基于jquery的联动下拉框组件
- Boost C++ Libraries
- spool
- weight decay
- 黑马程序员—Java数组
- 控制器跳转
- 主元素
- 关于Android 定位,超级简单定义
- 视图控制器-(多视图跳转的两种方式)
- 快排及应用
- 色彩专题(PS的颜色理论)
- 计算机程序设计竞赛艺术(单调栈扩展)