[DeeplearningAI笔记]改善深层神经网络1.4_1.8深度学习实用层面_正则化Regularization与改善过拟合
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me1.4 正则化(regularization)如果你的神经网络出现了过拟合(训练集与验证集得到的结果方差较大),最先想到的方法就是正则化(regularization).另一个解决高方差的方法就是准备更多的数据,这也是非常可靠的方法.正则化的原理...
Python机器学习pytorch模型选择及欠拟合和过拟合详解
如何发现可以泛化的模式是机器学习的根本问题，将模型在训练数据上过拟合得比潜在分布中更接近的现象称为过拟合，用于对抗过拟合的技术称为正则化
深层神经网络——过拟合问题
损失函数是用于优化训练数据。然而真实的应用中想要的并不是让模型尽量模拟训练数据的行为，而是希望通过训练出来的模型对未知的数据给予判断。模型在训练数据上的表现并不一定代表了它在未知数据上的表现。过拟合就是导致这个差距的重要因素，所谓过拟合就是当一个模型郭伟复杂之后，它可以很好的“记忆”每一个训练数据中...