## 结论L1比L2作用在正则项，更容易，获得系数解：1）本人做过相关实验，将参数训练完成后，初始化1...
我又看了台大林轩田老师的人工智能基石课中对normalization的讲解，我大致理解了下，然后写了文档做简单总...
正则化(regularization)，是指在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。求解不适定问题的普遍方法是:用一组与原不适定问题相“邻近”的适定问题的解去逼近原...
L1正则假设参数的先验分布是Laplace分布，可以保证模型的稀疏性，也就是某些参数等于0；L2正则假设参数的先验分布是Gaussian分布，可以保证模型的稳定性，也就是参数的值不会太大或太小 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型...
正则化,常用的正则化方法就是加入L1、L2正则项。 BN(Batch Normalization),BN每一次训练中所组成的Mini-Batch类似于Bagging策略,不同的Mini-Batch训练出来的BN参数也不同。 权重衰减(Weight Deacy),有时我们也会称L2正则化为Weight Deacy,因为L2正则化会使得权重偏向于0.Weight Deacy实际上是使得模型在训练后期,权...
我又看了台大林轩田老师的人工智能基石课中对normalization的讲解，我大致理解了下，然后写了文档做简单...
一、概括: L1和L2是正则化项,又叫做罚项,是为了限制模型的参数,防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。 二、区别: 1.L1是模型各个参数的绝对值之和。 L2是模型各个参数的平方和的开方值。 2.L1会趋向于产生少量的特征,而其他的特征都是0. 因为最优的参数值很大概率
调参秘籍:BN层详解在tensorflow框架下添加正则化约束l1、l2的方法,批量归一化(BN:BatchNormalization:解决在训练过程中,中间层数据分布发生改变的问题,以防止梯度消失或爆炸
一、正则化之weight_decay(L2正则) 1.1 正则化及相关概念 1.2 正则化策略(L1、L2) (1)L1正则化 (2)L2正则化 1.3 L2正则项——weight_decay 二、正则化之Dropout 2.1 Dropout概念 2.2 nn.Dropout 三、归一化之Batch Normalization(BN层) 3.1 Batch Normalization介绍 ...
层归一化(Layer Normalization) 层归一化是在神经网络的每一层中,对每个样本的所有特征维度进行归一化处理。通过减去均值,再除以标准差,将每个样本的特征维度转化为均值为0,标准差为1的分布。 批量归一化(Batch Normalization) 批量归一化是在神经网络的每一层中,对每个mini-batch的输入进行归一化处理。通过减去均值...