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深度学习中的权重衰减和Dropout技术解析
本文介绍了深度学习中的权重衰减和Dropout技术,包括多层感知机、正则化、扰动的稳健性、前向/反向传播和计算图,以及数值稳定性和模型初始化。通过权重衰减和Dropout技术,可以帮助缓解过拟合问题,提高模型的泛化能力。- 205
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【AI】浅谈使用正则化防止过拟合(上)
本文讲述了过拟合产生的原因,以及正则化是如何解决过拟合的。详细介绍了L1和L2正则化以及它们的范数表示。同时解释了L1正则化和L2正则化在损失函数中的惩罚项的作用。此外,还介绍了Lasso回归和Ridge回归分别使用L1和L2正则化的情况。文章适用于AI资讯和AI教程相关的分类。- 308
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