7. 深度学习实践：正则化（续）

最新推荐文章于 2025-04-28 10:26:30 发布
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分类专栏： 《深度学习》学习-Bengio 文章标签： 深度学习 正则化 Deep Learning
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本文深入探讨了深度学习中的正则化技术，包括参数绑定和共享、稀疏表示、Bagging集成方法、Dropout以及对抗训练。通过参数共享减少模型参数，L1惩罚诱导稀疏表示，Dropout作为廉价的模型平均近似，以及对抗训练改善模型的鲁棒性。此外，还提及了半监督学习中的虚拟对抗样本和正切传播的概念。

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接上篇：7. 深度学习实践：正则化

7. 参数绑定和参数共享

表达对模型参数的先验知识：经常想要表达的一种常见依赖是某些参数应当彼此接近。例如，两个模型执行相同的分类任务，但输入分布稍有不同，因此我们认为模型参数应彼此靠近。可通过正则化利用这个信息，具体的例如，参数范围惩罚为 Ω(w(A)−w(B))=||w(A)−w(B)||22 。

上述2006年提出，正则化一个模型ÿ

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