2020年3月23日
正则化（regularizaiton）
摘要： 1. 正则化定义 修改学习算法，使其降低泛化误差（generalization error）而非训练误差。最新定义：旨在更好实现模型泛化的补充技术，即在测试集上得到更好的表现。（Kukacka et al，2017） 2. 正则化用途 正则化是为了防止过拟合， 进而增强模型的泛化能力。 3. 正则化 阅读全文
posted @ 2020-03-23 20:12 lzping 阅读(979) 评论(0) 推荐(0)