正则化,是减少泛化误差的技术。

AI 正则化的更多相关文章

  1. deeplearning.ai 改善深层神经网络 week3 超参数调试、Batch正则化和程序框架 听课笔记

    这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4* ...

  2. DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化--Week2优化算法

    1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我 ...

  3. AI之旅(5):正则化与牛顿方法

    前置知识   导数,矩阵的逆 知识地图   正则化是通过为参数支付代价的方式,降低系统复杂度的方法.牛顿方法是一种适用于逻辑回归的求解方法,相比梯度上升法具有迭代次数少,消耗资源多的特点. 过拟合与欠 ...

  4. Deep Learning.ai学习笔记_第二门课_改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化

    目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行, ...

  5. [一起面试AI]NO.5过拟合、欠拟合与正则化是什么?

    Q1 过拟合与欠拟合的区别是什么,什么是正则化 欠拟合指的是模型不能够再训练集上获得足够低的「训练误差」,往往由于特征维度过少,导致拟合的函数无法满足训练集,导致误差较大. 过拟合指的是模型训练误差与 ...

  6. DeepLearning.ai学习笔记汇总

    第一章 神经网络与深度学习(Neural Network & Deeplearning) DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络 DeepLe ...

  7. AI 学习路线

    [导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前 ...

  8. AI佳作解读系列(一)——深度学习模型训练痛点及解决方法

    1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公 ...

  9. AI之旅(6):神经网络之前向传播

    前置知识   求导 知识地图   回想线性回归和逻辑回归,一个算法的核心其实只包含两部分:代价和梯度.对于神经网络而言,是通过前向传播求代价,反向传播求梯度.本文介绍其中第一部分. 多元分类:符号转换 ...

随机推荐

  1. Linux环境变量详解与应用

    在bash shell中,环境变量分为: >全局变量 >局部变量 全局变量,不仅对shell可见,对其子进程也可见 查看预设的全局环境变量: ghostwu@dev:~$ printenv ...

  2. 在 Ubuntu 18.04 下安装 fcitx 及搜狗拼音输入法

    感觉自己傻逼透了,之前在 16.04 时折腾着要装 ibus 和 rime 输入法,现在 18.04 默认安装 ibus 了,又因为 rime 的智能联想太弱,打字不爽,又想装回搜狗一劳永逸... 环 ...

  3. 可视化接口管理工具RAP,模拟数据,校验接口

    最近看到一个不错的接口管理的工具,分享一下 RAP ppt介绍:http://www.imooc.com/video/11060 RAP是一个可视化接口管理工具 通过分析接口结构,动态生成模拟数据,校 ...

  4. Android studio 在一个项目上添加另一个项目,引用其内部参数

    Setting.gradle 里面 添加 include ':app',‘imagePicker’ 其中 imagePicker 为要引入的项目名 build.gradle(Module: app)  ...

  5. LyX使用中的一些问题

    编译开始产生的检查错误 试用LyX2.3,在2.15中能编译通过的文档,竟然提示错误 The user preamble of your document contains glyphs that a ...

  6. (后端)java回调机制

    转自强哥: 所谓回调,就是客户程序C调用服务程序S中的某个函数A,然后S又在某个时候反过来调用C中的某个函数B,对于C来说,这个B便叫做回调函数.例如Win32下的窗口过程函数就是一个典型的回调函数. ...

  7. 洗礼灵魂,修炼python(10)--有趣的判断分支+从实例中掌握循环语句

    所有的编程语言里都有判断语句和循环语句. 判断语句则是用来分支程序流程的 循环语句则是为了实现一个效果,让程序的规律性的重复操作 不用说,分支和循环自然在python里也是有的 一,条件判断:if,i ...

  8. 安装slide后Powerpoint 不自动退出的解决方案

    症状 打开PPT文件,powerpoint界面不启动. 原因 安装slide之后,powerpoint关闭后,powerpnt.exe进程不正常退出,需要手工终止. 解决方案 打开cmd,进入slid ...

  9. NSTimer+倒计时功能实现

    NSTimer 一.前言,查看官方文档,可以发现NSTimer是Foundation框架下的一个类,它直接继承与NSObject. 二.常用属性 1. @property (copy) NSDate ...

  10. Python3编写网络爬虫06-基本解析库Beautiful Soup的使用

    二.Beautiful Soup 简介 就是python的一个HTML或XML的解析库 可以用它来很方便的从网页中提取数据 0.1 提供一些简单的 python式的函数来处理导航,搜索,修改分析树等功 ...