2022年10月9日
正则化是如何防止过拟合的
摘要： 对于模型来说，其参数越少、越小，其复杂度越低，泛化能力越强； 正则化就是通过减小参数或稀疏化参数来达到降低模型复杂度，进而防止过拟合。 其中L1正则化是通过稀疏化参数来降低复杂度，L2正则化是通过减小参数的大小来降低复杂度。 一、L2正则化 L2正则化就是在原先的代价函数后面增加一个L2正则项 正则 阅读全文
posted @ 2022-10-09 15:38 Liang-ml 阅读(819) 评论(0) 推荐(0)