【TensorFlow 实战Google深度学习框架】学习笔记（深层神经网络）

__Watson__

于 2019-03-02 21:42:37 发布

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分类专栏：深度学习 tensorflow

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本文探讨了梯度下降法在机器学习中的应用，重点讲解了学习效率（步长）的设定技巧，以及如何通过正则化避免过拟合问题，确保模型的泛化能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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梯度下降法

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学习效率（learning rate）（步长）的设定

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过拟合问题

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正则化：刻画模型复杂程度，避免过拟合问题

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