通过在损失函数中添加一个正则化项,L2正则化可以有效地抑制模型对训练数据的过度拟合,从而提高模型的泛化能力。此外,在深度学习中,L2正则化常常与其他正则化技术,如Dropout和Batch Normalization结合使用,以进一步提高模型的表现。 九、L2正则化在自然语言处理中的应用 在自然语言处理(NLP)中,L2正则化也有广泛的应用。
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...
反向传播l2正则化是什么 batch normalization反向传播 深入理解 BatchNormalization 经典论文**《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》**提出了Batch Normalization(BN) 批标准化的概念,在模型中运用 BN 不仅可以加快了模型的收敛速度,而且更重要的是在一定程度缓解...