动手学深度学习-李沐（7）

最新推荐文章于 2023-09-14 16:53:24 发布
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#深度学习 #人工智能 #算法

博客探讨了处理过拟合的常用方法，特别是权重衰减。权重衰减通过引入L2正则项限制模型参数的大小，从而控制模型复杂度，防止模型在训练数据上过度拟合。正则权重是调整模型复杂度的重要超参数。

一、权重衰退

常用的处理过拟合的方法

1、使用均方范数作为硬性限制

      通过限制参数值的选择范围来控制模型容量

       限制w的数值 

2、使用均方范数作为柔性限制（常用）

  补：正则项就是防止损失函数最优导致过拟合，把损失函数的最优点往外拉一拉

 3、总结

权重衰退通过L2正则项使得模型参数不会过大，从而控制模型复杂度

正则权重是控制模型负责度的超参数

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