方差
variance和bias
减少bias和variance的方法
这里有一个trade off。因为bias和variance也在相互影响。
正则化：有助于减少过拟合。
L1正则化使模型变得稀疏。（w中有很多0）
正则化参数lamda通过验证集来确定。
L2正则化也被称为“权重衰减”
注意在神经网络后向传播中dw的更新
正则化参数变大--->w变小（因为cost founction 变大了）。当z变小时，激活函数在0附近接近线性（以tanh为例）。故每一层神经网络接近线性。从而防止发生过拟合。
dropout：通过概率随机删除一些节点
inverted dropout：在保证减少节点的同时，保持a的期望不变
归一化：将x1和x2的方差都变为1.期望变为0：（可以更快速的训练模型）
梯度消失与爆炸：网络中，激活函数以指数增加或减少
方差 这里有一个trade off。因为bias和variance也在相互影响。 正则化：有助于减少过拟合。 L1...
数据归一化 最值归一化 均值方差归一化
dropout 正则化（Dropout Regularization） 除了L2正则化，还有一个非常实用的正则化方...
重点 1 特征归一化2 损失函数3 梯度下降 特征归一化 损失函数 梯度下降法
1、什么是批正则化(BatchNormal) 对输入的批数据进行归一化，映射到均值为 0 ，方差为 1 的正态分布...
用途：统计直方图；求取图像像素最大值、最小值，对图像进行归一化；求取图像均值、方差，进行分割或归一化；根据方差判断...
解决loss过拟合问题： 在loss函数中加入正则化项，Dropout等途径 Dropout 带Dropout的网...
泛化（generalization） 正则化（regularization）： 归一化（normalization）：
Dropout 作用： 避免过拟合。 Dropout与L1和L2正则化区别： L1和L2正则化通过在损失函数上增加...
原文链接Dropout (Dropout)(Srivastava et al., 2014) 提供了正则化一大类模...
本文标题：2019-10-25 第二课 方差正则化dropout归一化梯度
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/xtpevctx.html
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