L1、L2、Batch Normalization、Dropout为什么能够防止过拟合呢？

最新推荐文章于 2022-10-15 09:54:46 发布
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本文详细介绍了L1、L2正则化，BN（Batch Normalization）算法以及Dropout技术如何防止过拟合。L1产生稀疏矩阵进行特征选择，L2则通过让参数变小来构建简单的模型。BN通过归一化加速训练并减少过拟合，Dropout通过随机忽略神经元提高泛化能力。分布式表示的概念也被用于解释Dropout的效用。

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1、L1正则化

L1正则化算法用来防止过拟合时，是在损失函数上加入∣∣w∣∣||w||∣∣w∣∣，如下式所示：
在这里插入图片描述
在优化损失函数的时候L1正则化会产生稀疏矩阵，导致一部分w为0，注意这也是L1正则化的核心思想。产生稀疏矩阵之后，一部分w为0，一部分不为0，这样即可对特征进行选择。选择比较重要、明显的特征作为分类和预测的依据，抛弃那些不重要的特征。

2、L2正则化

L2正则化算法用来防止过拟合时，是在算是函数上加上∣∣w∣∣2||w||^2

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剪枝基础与实战(2): L1和L2正则化及BatchNormalization讲解
@bangbang的博客
08-20 1599
Pytorch 集成了很多常见数据集的API， 可以通过pytorch 来下载这些数据集，并做成模型需要的DataSet和Dataloader, 供模型训练使用。我们所说的正则化，就是在原来的 Loss Function 的基础上，加上了一些正则化项或者称为模型复杂度惩罚项。CIFAR10 是深度学习入门最先接触到的数据集之一，主要用于图像分类任务中，该数据集总共有。各一个，进行实现，为了简单起见，将最后3层全连接层简化位1个全连接层。VGG 网络是一个很经典的卷积神经网络，网络结构比较简单。
Batch Norm的作用
u014479551的专栏
06-03 587
BN做的是归一化某一层隐层的激活单元，使得下一层参数的训练更加快。 做法：给定神经网络中间隐层的值，假设某一层所有的隐层单元为 1. 计算均值： 2. 计算方差： 3. 4. （所以） 5. 用代替代替 未完待续…… ...
L1正则、L2正则、Batch Normalization、Dropout为什么能够防止过拟合呢？
CV_YOU的博客
04-20 3013
最近面试,被问到Batch Normalization为什么能够防止过拟合,为什么能够加快收敛速度,一时间没有答上来(失败啊…).现在简单记录下几种深度学习中常用的防止过拟合的技巧,以及为什么能有防止过拟合作用. L1正则:增加了参数矩阵的稀疏表达(参数矩阵中一部分参数为0),可以进行特征选择,通过保留重要的特征,舍弃不重要特征,达到防止过拟合效果. L2正则:将参数矩阵(y=wx+b,w就是矩阵...
Batch Normalization的防止过拟合效果解释
c6376315qqso的专栏
04-11 1205
在Batch Normalization中，由于我们使用mini-batch的均值与方差作为对整体训练样本均值与方差的估计，尽管每一个batch中的数据都是从总体样本中抽样得到，但不同mini-batch的均值与方差会有所不同，这就为学习过程中的数据增加了随机噪音，与Dropout通过关闭神经元给网络训练带来噪音类似，在一定程度上对模型起到了正则化的效果。 ...
L1,L2正则化为什么能解决过拟合
qq_34218221的博客
07-17 1562
转自： https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9774315.html 避免过拟合的方法有很多：early stopping、数据集扩增（Data augmentation）、正则化（Regularization）包括L1、L2（L2 regularization也叫weight decay），dropout。 L1正则化的解具有稀疏性，可用于特征选择。L2正则化的解都比较小，抗扰动能力强。在求解过程中，L2通常倾向让权值尽可能小，最后构造一个所...
避免过拟合的方法，正则化，dropout，Batch normalization
sunflower_sara的机器学习园地
07-22 1万+
避免过拟合的方法，正则化，dropout，Batch normalization 目录 避免过拟合的方法，正则化，dropout，Batch normalization 一、铺垫 1.奥卡姆剃刀原则 2.简单模型上的过拟合 3.深度学习过拟合 4.数据集的划分与过拟合 二、防止过拟合的方法 1.添加噪声 2.early stopping 3.数据集扩增（Data augmen...
在神经网络中，有哪些办法防止过拟合？ 1. Dropout 2. 加 L1/L2 正则化 3. BatchNormalization 4. 网络 bagging （集成学习） 5. 提前终止训练 6. 数据增强对上述答案加以简单描述
06-02
3. BatchNormalization：在每个 mini-batch 中对数据进行标准化，减少内部协变量位移，使得网络更加稳定，避免过拟合。 4. 网络 bagging（集成学习）：通过训练多个独立的神经网络，每个网络的训练集和参数都不同，...
dropout降低过拟合的原理,神经网络中解决过拟合
纸尿裤排行
10-15 1282
在卷积神经网络CNN中(计算机视觉与卷积神经网络 ),卷积层就是其中权值共享的方式,一个卷积核通过在图像上滑动从而实现共享参数,大幅度减少参数的个数,用卷积的形式是合理的,因为对于一副猫的图片来说,右移一个像素同样还是猫,其具有局部的特征.这是一种很好的缓解过拟合现象的方法.BN实现这一点的机制是尽量在一个更平滑的解子空间中寻找问题的解，强调的是处理问题的过程的平滑性，隐含的思路是更平滑的解的泛化能力更好，Dropout是强调的鲁棒性，即要求解对网络配置的扰动不敏感，隐含思路是更鲁棒的解泛化能力更好。
【防止过拟合的方法】
雪丫头的博客
03-21 4351
深度学习有哪些防止过拟合的方法？ 使用正则化；数据增强；提前终止；加bn层；dropout；参数绑定与参数共享；辅助分类节点；bagging方法；
防止过拟合-BatchNorm2d
xingghaoyuxitong的博客
01-25 313
参考网址：https://pytorch.org/docs/1.2.0/nn.html?highlight=batchnorm2d#torch.nn.BatchNorm2d 代码验证： #%% import torch import torch.nn as nn ''' （N,C，H，M） BatchNorm2D层有 计算归一化最终有chennel个μ，有channel个sigma; 实际上对N中所有的channel1进行平均，求解出μ1，sigma1;所有的channel2进行平均，...
Keras防止过拟合（四） Batch Normalization代码实现
flash_zhj的博客
06-30 5890
结局过拟合的方法和代码实现，前面已经写过Dropout层，L1 L2正则化，提前终止训练三种，本篇介绍一下Batch Normalization和Layer Normalization两种归一化。这两种方法，最大的作用是加速训练，但对防止过拟合也有一些作用。 Batch Normalization概念 ...
tensorflow中正则化防止过拟合以及Batch Normalization
supe_king的博客
10-25 4282
一、正则化正则化原理这里就不介绍了，网上资源有很多，详情可以点击这里(https://zhuanlan.zhihu.com/p/29297934) 但是网上大多数关于正则化的教程太乱，而且有很多代码 不能试用。这里说一个可以用的： 首先在权值初始话的时候，对权值进行正则化计算，利用函数： tf.contrib.layers.l1_regularizer(lambda1)
Batch Normalization的原理和作用
qq_40924873的博客
05-04 2502
Batch Normalization的原理和作用 论文链接：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift（Machine Learning 2015） BN是什么 在神经网络中，每一层的输出是下一层的输入，神经网络通过反向传播调整参数。但是我们知道在反向传播的过程中，每一层的参数根据前一层参数变化前的输出进行参数的调整，区别于SVM这些有固定输入的模型，这就导致神经网
过拟合的解决方法：正则化、Dropout、batch normalization
guihuo2889的博客
06-20 3403
1. 正则化 周志华老师的《机器学习》中写道：“正则化可理解为一种‘罚函数法’，即对不希望得到的结果施以惩罚，从而使得优化过程趋向于希望目标。从贝叶斯的角度来看，正则化项可认为是提供了模型的先验概率。” 正则化是一种回归的形式，它将系数估计（coefficient estimate）朝零的方向进行约束、调整或缩小。也就是说，正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度，从而避免过拟合的危险...
看图就懂:为什么L1正则化比L2正则化更容易得到稀疏解？为什么L2正则化可以用于防止过拟合？
轩逸云的博客
01-16 3829
相信大部分人都见到过，下面的这两张对比图，用来解释为什么L1正则化比L2正则化更容易得到稀疏解，然而很多人会纠结于"怎么证明相切是在角点上？"，呃，不必就纠结于此，请注意结论中的"容易"二字，配图只是为了说明"容易"而已。 假设x仅有两个属性，即w只有两个分量w1,w2，稀疏解->w1=0或w2=0，即w的等值线与平方误差等值线的切点位于坐标轴。 事实上L1与L2均可以实现与平方误差等值线的切点位于坐标轴上，只不过L2需平方误差等值线的"中心点"位于坐标...
L2 normalization和L1，L2 regulation
qq_39068872的博客
09-18 6219
L2 Normalization 第二种Normalization对于每个样本缩放到单位范数（每个样本的范数为1），主要有L1-normalization（L1范数）、L2-normalization（L2范数）等 Normalization主要思想是对每个样本计算其p-范数，然后对该样本中每个元素除以该范数，这样处理的结果是使得每个处理后样本的p-范数（比如l1-norm,l2-norm）等于1...
BatchNorm作用*（加速收敛，提高泛化能力，即防止过拟合）
bl128ve900的博客
07-04 8138
暂存链接： 关于BN层为什么加 /gamma 和 /beta，以及BN位于激活层前还是激活层后。： （天空之城）Feature Scaling 和 Batch Norm 笔记https://shomy.top/2017/12/05/Feature-Scaling-Batch-Norm/ 加速收敛， 因为神经网络本质上是学习数据的分布情况，而mini-batch每次都会有不同的分布，也就是...
关于BatchNorm的理解与讨论
沈春旭的博客
07-27 1万+
参考论文：Ioffe S, Szegedy C. Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift[J]. international conference on machine learning, 2015: 448-456. 期刊水平：ICML2015 参...
深度学习--防止过拟合的几种方法
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左左左左想
08-29 2万+
本博客仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。还望各位看官能够见谅，欢迎批评指正。  在机器学习和深度学习中，过拟合是一个十分常见的问题，一旦模型过拟合了，可能这个模型就无法适用于业务场景中了。所以为了降低产生过拟合的风险，机器学习中的大牛们提出了以下几种方法供大家使用： 引入正则化 Dropout 提前终止训练 增加样本量   本文将对这5种方法进行简单的讲解分析。1. 正则化  正则化的思
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