摘要：
就是因为 batch norm 过后， weight 影响没那么重了，所以 l2 weight decay 的效果就不明显了。 证明了L2正则化与归一化相结合时没有正则化效应。相反，正则化会影响权重的范围，从而影响有效学习率。 阅读全文
posted @ 2019-06-28 19:40
Austin_anheqiao
阅读(1561)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD），最小绝对值误差（LAE） L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE） 鲁棒性 最小绝对值偏差之所以是鲁棒的，是因为它能处理数据中的异常值。如果需要考虑任一或全部的异常值，那么最小绝对值偏差是更好的选择。 L2范数将误差平方化（如果误差大于1， 阅读全文
posted @ 2019-06-28 19:25
Austin_anheqiao
阅读(12815)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
BGD(batch gradient descent) 遍历完所有数据，计算一次损失函数，更新一次梯度。 计算量大，速度慢，不支持在线学习。 SGD(stochastic gradient descent) 看一个数据，就计算一次损失函数，更新一次梯度。 速度快，收敛性能不太好，可能在最优点附近震荡 阅读全文
posted @ 2019-06-28 17:01
Austin_anheqiao
阅读(205)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
对于同一个损失函数值，可以对应很多种不同的参数，甚至在高纬度下，极小值和极大值都很接近，所以即使是很好优化过的模型，也可能会对应多个不同的参数组合，很多组合都未必是数值稳定的。而且因为参数的安慰更自由，可以得到很小的训练误差，往往都不具有很好的泛化能力。 这个时候加入一个约束项，这个约束项计算之后， 阅读全文
posted @ 2019-06-28 16:36
Austin_anheqiao
阅读(428)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
思想： 使用队的思想，将每一层的节点放入队列中，依次弹出，同时将其children放入队列。 c++ 或者：（做了一些小改动） 阅读全文
posted @ 2019-06-28 15:32
Austin_anheqiao
阅读(930)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号