5.1 深度学习之公式详细推导（Regularzation :L1 ,Dropout）

最新推荐文章于 2025-06-24 08:30:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011507206/article/details/53557362
本文探讨了减少机器学习模型过拟合的两种方法：L1正则化与Dropout。通过对比L1与L2正则化的不同，解释了L1如何使特征选择成为可能。此外，还介绍了Dropout技术的工作原理及其如何帮助模型泛化。

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Regularzation :L1 ,Dropout

   本文是课堂笔记，大多用截图呈现，内容分详实需要了解的请耐心推导！下面接着说减少过拟合的方法！

上文我们了Regularzation :L2，现在讲一下Regularzation :L1  绝对值和平方的差别。



Dropout: 也可以 Overfitting




另一种笨重的方法，也是数据时代到来的最理想的方式：





我们在旋转的时候不可能是倒着的，扩大模拟训练集的时候要适应自然模式下的情况（5不会倒着）。

初始化权重



上图（1000个神经元的输入层)



 




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07-16 912
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10-08 1878
强化学习：强化学习与深度学习的结合 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词： 强化学习，深度学习，结合，智能决策，环境交互，强化学习算法，深度神经网络，深度强化学习，应用实践
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