解决过拟合的方法——正则化

最新推荐文章于 2025-06-14 22:44:09 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_47840622/article/details/125129058
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本文探讨了如何通过在损失函数中引入正则化项，如L2范数，来控制特征权重，减少不重要特征对识别性能的影响，从而优化模型训练过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

采用正则化方法来削弱不重要的特征在识别任务中所起的作用。损失函数中，通过调整w来让(wTx - y)2接近0（即让loss接近0），每个特征对应的的每一个参数w都对loss的影响略大，通过增加正则项||w||2来减小每个特征对loss的影响。（给loss加一个整数，使其减小为0的速度变缓）

解决模型过拟合的常用方法——正则化
白话机器学习
06-03 954
上一篇文章，我们介绍了什么是欠拟合和过拟合。本篇我们介绍一种常用的解决过拟合的方法——正则化简单来说，有监督机器学习的目标就是在规则化参数的同时最小化误差。误差最小化目的是让我们的模型更好的拟合训练数据，规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据，导致过拟合。一般来讲，如果参数数量过多或值过大，会导致模型复杂度上升，此时我们虽然在训练数据上能够获得较小的误差，但是在预测新样本时往往无法得到很好的结果，也就是我们常说的模型泛化性较差，即模型出现了过拟合问题。一、解决过拟合的常用方法1、尽量减少选择的特征
时间序列预测（八）——正则化+过拟合、欠拟合、
qq_47885795的博客
10-16 1754
虽然严格来说不属于正则化项，但标准化或归一化数据可以减少模型过拟合的可能性，帮助模型更稳定地收敛。例如，在图像分类中可以通过旋转、翻转、缩放等操作生成新的图像样本，从而减少模型的过拟合风险。为了展示过拟合和正则化的效果，用 15 阶多项式拟合数据并对比无正则化与正则化模型的结果。L1 正则化（也叫 Lasso 正则化）会在损失函数中增加一个与权重绝对值成正比的惩罚项，使得模型倾向于让某些权重变为零，从而实现特征选择的效果。，使得模型更简单且泛化能力更强，避免在训练集上表现很好而在测试集上表现不佳的情况。
过拟合问题及正则化
qq_45249251的博客
07-20 1390
同样，过拟合问题也会出现在逻辑回归问题中关于如何解决过拟合现象，我们上面用到的方法似乎是进行可视化，然后判断是否出现了过拟合现象。但是当训练集中的特征有很多的时候，我们是没有办法进行可视化的。因此对于过拟合现象的解决办法主要有以下几种1、...
正则化如何消除过拟合
studyvcmfc的专栏
03-16 317
https://cloud.tencent.com/developer/article/1522234
三种正则化方法解决过拟合
qq_45531594的博客
09-03 1555
编程实现体会一下正则化 对权重的影响： 不同alpha 下对应的权重： 等比数列 ，正态分布 # from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.linear_model import Ridge #L2 正则化 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = "serif" #切换成英文字体 #创建回归数据集： X,y,w = make_regr...
过拟合解决方案——正则化简单实验
梦否
12-18 505
再缓解过拟合的解决方法中，有： 数据清洗 增大训练集 采用正则化 增大正则化参数 这里出现了正则化，那么它用来干什么？ 在损失函数中引入复杂度指标，利用给W加权值，弱化了训练数据的噪声（一般不正则化b），如： loss=loss(ypredict−yactual)+Regularizer∗loss(w) loss = loss(y_{predict} - y_{actual}) + Regularizer * loss(w) loss=loss(ypredict​−yactual​)+Regulariz
机器学习——正则化解决过拟合问题
Luo_LA的博客
11-01 1128
正则化解决过拟合问题
过拟合问题——正则化方法
樱缘之梦
07-13 1580
      看了很多资料，本身想放一个正则化的概念的，实在不敢放，怕吓跑一堆人，所以，将就吧。      首先，我们知道正则化（Regularization）是解决过拟合问题的，简单来说，过拟合就是训练样本效果比较好，但是在测试集上的效果就比较差了，官方一点的话就是模型的泛化能力太差。      正则化的方式有很多，常见的有数据增强、L1正则化，L2正则化，早停，Dropout等。      正则...
【优化策略】解决过拟合——正则化和权重衰减
weixin_41798111的博客
03-13 2646
相比mxnet1.5.0： 多了GroupNorm； Deconvolution有变化； UpSampling,增添了最近邻方式，仅支持2D,NCHW
tensorflow06——正则化缓解过拟合
weixin_48751167的博客
12-29 628
（利用给w加上权值，弱化训练数据的噪声）本文先介绍了数据情况和几个预备知识点 然后进行实例展示（w参数正则化之前，和正则化之后）dot.csv数据大概如下包含特征值x1，x2和对应的标签y_c，共300组。
机器学习——正则化.pdf
03-28
另一种常见的正则化方法是L1范数，即参数向量的绝对值之和的α倍，它会导致模型参数中的一些值变为零，因此具有特征选择的效果，这种方法又称为Lasso回归。 正则化的另一个重要应用是在逻辑回归中。逻辑回归虽然名...
pytorch学习笔记（十四）————正则化惩罚（减轻overfitting）
01-20
常见的正则化方法包括L1和L2正则化。 1. L1正则化（L1 Regularization）：也称为L1范数正则化，它在损失函数中添加了模型权重的绝对值之和。L1正则化倾向于产生稀疏权重，即许多权重变为0，这有助于减少不重要的...
医学图像分割最新进展
weixin_52201996的博客
06-10 986
其中包含两个主要部分：条件分支（黄色部分）和分割分支（粉色部分）。这个框架利用支持集（Support Set）中的图像来指导和调整查询图像的分割过程。使用支持集（含k张已标注图像）指导模型对查询图像进行新类别分割。少样本分割致力于用极少量标注样本识别新类别。
深刻理解深度学习的注意力机制Attention
superfreeman的专栏
06-13 730
特点说明全局建模可以一次性看全句所有词并行计算不像 RNN 要一个个处理，可以并行聚焦关键自动抓住关键内容易扩展可堆叠、可组合，非常灵活Attention 就是让模型学会“聚焦重点”的机制，就像你看书时自动划重点一样，它能帮助模型更聪明地理解输入数据的结构和语义。
基于深度学习的异常检测系统：原理、实现与应用
qq_74383080的博客
06-12 1325
深度学习技术在异常检测领域展现出显著优势，能够自动识别复杂数据中的异常模式。本文系统介绍了基于深度学习的异常检测方法，重点阐述了自编码器、LSTM等模型的实现原理，并提供了完整的代码示例。通过金融欺诈检测案例，验证了该系统95%以上的检测精度。文章指出，相比传统统计方法，深度学习能够更好地处理高维数据，且在实时监控方面表现突出。未来，随着技术发展，智能化异常检测系统将创造更大应用价值。
tvm开源程序是适用于 CPU、GPU 和专用加速器的开放式深度学习编译器堆栈
struggle2025的博客
06-12 949
Apache TVM 是一个机器学习编译框架，遵循 Python 优先开发、通用部署的原则。它采用预先训练的机器学习模型，编译并生成可嵌入和在任何地方运行的可部署模块。Apache TVM 还支持自定义优化流程，以引入新的优化、库、代码生成等。
基于深度学习的智能图像分类系统：从零开始构建
最新发布
qq_74383080的博客
06-14 443
本文系统介绍了基于深度学习的智能图像分类系统构建方法。首先阐述了图像分类的基本概念及其在安防、自动驾驶、医疗等领域的应用。重点讲解了卷积神经网络（CNN）技术及数据增强、迁移学习等关键方法，并以ResNet模型为例提供了详细的代码实现，包括数据准备、模型训练与优化的完整流程。最后通过电商平台商品分类案例展示了95%以上准确率的实际应用效果。文章为计算机视觉领域的图像分类任务提供了从理论到实践的全面指导，并展望了深度学习技术在该领域的未来发展前景。
深度学习02 pytorch框架
m0_54235621的博客
06-13 607
步骤:导包,创建数据,数据分批,创建模型,创建损失函数对象用于计算损失值,创建SGD优化器对象更新后续模型参数,训练模型并计算预测值和损失值,使用梯度下降逐渐减少损失值,最后得出权重w与偏差值b.torch.Tensor(data=, size=()) 既能指定数据,又能指定形状。使用arange,linspace,创建线性张量,使用rand,randn,randint创建随机或整数张量。
深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（3）
ak47maker的博客
06-12 1084
本文针对ResNet18模型提出了一种全局残差块剪枝方法，重点裁剪了layer1至layer4中的所有残差块，同时保留第一层卷积conv1以维护基础特征提取能力。文章详细阐述了剪枝策略设计原理与代码实现，通过L1范数对残差块内的卷积层进行通道剪枝，并同步调整批归一化层参数。实验结果显示，该方法在保证模型精度的同时显著减少了参数量，为深度学习模型压缩提供了有效的实践方案。（150字）
为什么正则化可以解决过拟合现象
04-25
### 正则化的定义及其在过拟合中的作用 正则化是一种用于降低模型复杂度的技术，其主要目的是通过约束模型参数的空间来减少过拟合的风险。在机器学习和深度学习中，过拟合通常发生在模型过于复杂以至于它不仅捕捉到了数据的真实模式，还学会了噪声或随机波动的情况。这种情况下，模型可能在训练集上表现良好但在测试集上的性能较差。 #### L1 和 L2 正则化的作用机制 L1 和 L2 是两种常见的正则化形式。它们分别通过对权重向量施加不同的惩罚项来影响模型的学习过程： - **L1 正则化**：也称为 Lasso 回归，会在目标函数中加入绝对值形式的惩罚项 \(\lambda ||w||_1\)。这会导致部分权重被缩减至零，从而实现特征选择的效果[^4]。 - **L2 正则化**：又名 Ridge 回归，则是在成本函数里增加平方形式的惩罚项 \(\frac{\lambda}{2} ||w||^2_2\)。相比 L1，这种方式不会让任何单一维度完全消失，而是均匀地缩小所有权重大小，有助于平滑决策边界并提升泛化能力。 两者都能有效抑制那些不必要的高幅振荡行为，进而缓解因过度拟合而导致的一系列问题。 #### Dropout 技术作为另一种类型的正则器 除了传统的基于范数的方法外，在神经网络领域还有专门设计用来对抗过拟合现象的技术——Dropout。该策略于每次迭代期间临时移除一定比例的节点（连同他们的连接），迫使剩余单元承担更多责任的同时减少了相互依赖关系的发展可能性[^1]。如此一来便可以看作是对整个架构进行了某种意义上的“平均”，最终达到增强稳定性的目的。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout model = tf.keras.Sequential([ Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), Dropout(rate=0.5), # 添加dropout层以应用此技术 Dense(num_classes, activation='softmax') ]) ``` 以上代码片段展示了如何利用 Keras API 构建含 dropout 的简单全连接分类器实例。 #### 批标准化(Batch Normalization)间接促进正则效果 尽管批标准化最初是为了加速收敛而提出的解决方案之一，但它同样具备一定的正则特性。因为每一批次的数据都会重新计算均值与标准差来进行调整，这就相当于引入了一种额外的变化因素进入系统内部；即使对于同样的样本集合而言也是如此。因此即便没有显式的添加其他形式的正则组件，仅依靠 BN 单独运作也可能观察到一定程度上的抗过拟合作用。 ---
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