神经网络中有正则化作用的技巧

最新推荐文章于 2025-06-23 14:51:43 发布
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#regularization #dropout

本文深入探讨了深度学习中提高模型泛化能力的五大关键技巧：应用L2或L1正则化减少过拟合，使用Dropout随机失活单元，通过Batch Normalization和Local Response Normalization标准化输入，引入1x3或3x1卷积增强模型灵活性，以及在GoogLeNet中采用辅助损失函数提升训练效果。

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持续更新
1.损失函数中对权重进行L2或者L1 Norm，也就是常说的weight decay
2.Dropout
3.BatchNorm和LRNNorm
4.1*3或者3*1这样的卷积
5.GoogLenet中间引出的损失函数

深度学习技巧应用35-L1正则化和L2正则在神经网络模型训练中的应用
微学AI的博客
01-31 545
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用36-L1 正则化和L2正则在神经网络模型训练中的应用。L1正则化和L2正则化是机器学习中常用的两种正则化方法，用于防止模型过拟合并提高模型的泛化能力。这两种正则化方法通过在损失函数中添加惩罚项来控制模型的复杂性。在实际应用中，选择L1正则化还是L2正则化取决于具体问题和数据的特征。例如，L1正则化生成稀疏模型，这在需要特征选择时非常有利。
10、现代神经网络优化与正则化方法详解
最新发布
a1b2c3d的博客
07-19 7
本文详细探讨了现代神经网络中常用的优化算法和正则化方法，包括随机梯度下降（SGD）、动量算法、Adam、RMSprop等优化器，以及L1/L2正则化、Dropout和早停法等正则化技术。文章还介绍了如何在TensorFlow中实现这些优化和正则化方法，并结合实际训练场景提供了综合应用的策略与调优技巧。通过合理选择和组合这些方法，可以有效提升模型的训练效率和泛化能力。
基于卷积神经网络的正则化方法
11-23
基于卷积神经网络的正则化方法,该方法为重要的深度学习方法
神经网络正则化
qq_54867493的博客
08-06 1162
神经网络正则化
MATLAB中的正则化算法实战指南
weixin_35751412的博客
06-23 647
正则化是通过在损失函数中加入一个正则项来影响模型参数的估计。正则项通常与模型参数的某种度量（如范数）成正比，其目的是控制模型的复杂度。这一方法可以防止模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳的情况。L1正则化（也称为Lasso回归）是一种用于回归分析的技术，旨在提高模型的泛化能力，防止过拟合。它通过对模型的权重添加L1正则项来实现，该正则项是权重向量的L1范数（即向量元素绝对值之和）。
神经网络—正则化实例
liqing19的博客
11-22 1544
通过实例，说明L2正则化方法，以及DROPOUT正则化方法的作用，两者都能减轻过拟合问题，即降低方差过高的问题。
神经网络的正则化
A_fearless_engineer的博客
10-17 1740
L1/L2 正则化，Dropout
【第十三章】改进神经网络学习方式-其他正则化技术
zhoushenghuang的专栏
03-19 1051
其他正则化技术，L1正则化，dropout等
卷积神经网络中的正则化技术详解
正则化技术在卷积神经网络中的作用 ## 1.1 理解正则化的重要性 在机器学习中，正则化技术是一种防止过拟合的常用方法，尤其在卷积神经网络（CNNs）中，它对于提升模型在未见数据上的泛化能力至关重要。过拟合发生...
三维重建（八）——神经网络与几何的正则化整理✌️✌️✌️
河海大学研究生在读的学习笔记
01-08 195
分网络和几何的监督项：输入的图像和渲染的图像进行相似、监督网络训练中，正则化(Regularization)是一种防止模型过拟合的重要技术。几何处理中(包括3DGS中心点的部分处理)，合适的正则化可以避免(减缓)发生碰撞、破碎、凹陷、孔洞等问题，在训练过程中，监督项收敛，但结果不合适时，要考虑是否有正则项能改善这一问题。可能在一个视角可以，但是其他视角不行；跟监督项时对抗的，但是可以在测试集上表现好。三维重建的测试集是，如果是几何，训练集是图片，测试集是几何。
神经网络的正则化(一)
qq_51180928的博客
11-16 1636
神经网络中的正则化方法。
神经网络之正则化
硬水果糖
03-19 1233
正则化（Regularization） 是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项 （Penalty Term），对模型的复杂度进行约束，从而提升模型在新数据上的泛化能力
总结神经网络中的正则化方法
weixin_46006304的博客
07-19 4435
正则化与过拟合 在论文中，正则化用“regularization”表示，那什么是正则化呢？正则化就是神经网络在学习过程中出现了过拟合情况，具体表现就是在训练集上表现好，在测试集上预测能力差，就是我们所说的泛化能力差，说的更直白一些，就是举一反三的能力差，网络学到了一些不重要的信息，比如说，对于猫狗识别，由于种种原因，网络学习到猫的一项特征是胡须8-10根，下一次来了一只猫只有6根胡须，模型就判定不是猫，很显然这是不正确的，并且这项特征也是我们不需要的。 看一下下面这张图，最左边的是欠拟合，中间的就是
神经网络正则化java_聊聊神经网络中的正则化
weixin_33754535的博客
02-27 322
如何减少泛化误差，是机器学习的核心问题。这篇文章首先将从六个角度去探讨什么是泛化能力，接着讲述有那些提高泛化能力的方法，这些正则化方法可以怎样进行分类，最后会通过讲述一篇论文，来说明目前的正则化方法在解释深度神经泛化能力方面的问题。本文假设读者对深度学习具有基本的了解，清楚卷积神经网络的前向传播和训练过程。如何提高泛化能力是一个面试中常见的问题，由于这个问题有太多的答案，如何有条理的组织自己的回答...
深度学习入门——神经网络的正则化
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yasNing
02-28 2万+
神经网络中的正则化 学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-master 在开始之前，先让我们来看看正则化模型与非正则化训练效果。 非正则化模型与正则化模型的比较 预分类数据 非正则化分类结果 损失函数迭代图： On the training set(训练集精度）: Accuracy: 0.94 On the test set（测试集精度）: Accuracy: 0.91 分类决策边界： 从分类结果来看测试精度为91%，损失函数优化时存在扰动。从分类决策边界来看，该分类模型过度
【神经网络基础-09】：正则化(Dropout层使用)
YIAN爱学习的博客
11-23 1764
介绍神经网络中的Dropout正则化方法
卷积神经网络(CNN)介绍07-正则化
lmx_smile的博客
12-02 4192
L1正则化 L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization） (任何的规则化算子，如果他在Wi=0的地方不可微，并且可以分解为一个“求和”的形式，那么这个规则化算子就可以实现稀疏。) 既然L0可以实现稀疏，为什么不用L0，而要用L1呢？ 个人理解一是因为L0范数很难优化求解（NP难问题），二是L1范数是L0范数的最优凸...
神经网络搭建（一、正则化）
jiangchao98的博客
09-24 2792
神经网络中的正则化层 神经网络中的正则化层 在神经网络的搭建中，正则化层非常重要，包括BN、LN、IN和GN等。正则化层一般应用在卷积层或者全连接层之后，在激活函数层之前。正则化层稳定了深层网络的训练。 正则化用来解决函数过拟合的问题。为了防止过拟合。我们需要让损失函数和正则化项最小。满足两者最小，可以尝试让损失函数和正则化项的和较小。 L1正则化， 所有特征绝对值之和，记为。 L2正则化，通常意义上的模，记为。 L1正则化具备稀疏性。L2正则化可以很好的解决过拟合问题。拟合过程通常都倾
Python深度神经网络进阶：正则化与数据处理
总结起来，本文详细介绍了如何在已有的Python深度神经网络基础上，添加正则化、中间层输出查看、交叉损失函数、模型保存和测试，以及必要的数据预处理步骤，帮助读者进一步提升深度学习项目的能力和实践技巧。
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