常见的权重衰减系数的选取范围从 \(10^{-5}\) 到 \(10^{-3}\) 不等,但是这只是一个非常粗略的指导。 在实际应用中,权重衰减系数通常通过交叉验证来确定。交叉验证是一种评估模型性能的技术,通过将数据集分成若干个部分,轮流使用其中一部分作为验证集,其余作为训练集,多次训练和评估模型来选择最佳的权重衰减系...
权重衰减系数的选取没有固定的公式,通常需要通过实验来确定最佳值。一般来说,权重衰减系数越小,正则化效果越弱;权重衰减系数越大,正则化效果越强。 在实际应用中,常用的权重衰减系数取值范围为 10^-4 到10^-1 之间。对于不同的模型和数据集,最佳的权重衰减系数可能会有所不同。 3. 权重衰减系数的选取方法 以...
其次,权重衰减系数的选择通常需要进行实验和调整。你可以从较小的值开始(例如0.001或0.01),然后逐渐增加,观察模型在验证集上的性能变化。通常,你可以使用交叉验证来评估不同权重衰减系数下的模型性能,并选择最优的系数。 此外,不同的模型和数据集可能对权重衰减系数的敏感度不同。一些模型可能对权重衰减系数较为敏感,...