2020年10月19日
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摘要： 过拟合 L1/L2 正则化 正则化是w权重的值偏小，趋势每层的输出值偏小。对于激活函数来说类似于把输出聚集在0附近， 而在0附近激活函数类似线性，这就降低了激活函数的非线性功能 原因：通过正则化，使神经元的输出偏小，类似于消除了部分神经元，使得网络变得简单。存在一个状态使得模型比较好的拟合输入数据。 阅读全文
posted @ 2020-10-19 10:17 ab229693 阅读(168) 评论(0) 推荐(0)