(相关资料图)
1、 正则化是通过对学习算法的修改,如在原约束函数上添加额外的约束和惩罚,改善模型在测试集上的表现,达到减少泛化误差、提高模型泛化能力的目的的技术。
2、在实际的深度学习场景,最好的拟合模型(从最小化泛化误差的意义上)通常是一个适当正则化的大型模型。
(相关资料图)
1、 正则化是通过对学习算法的修改,如在原约束函数上添加额外的约束和惩罚,改善模型在测试集上的表现,达到减少泛化误差、提高模型泛化能力的目的的技术。
2、在实际的深度学习场景,最好的拟合模型(从最小化泛化误差的意义上)通常是一个适当正则化的大型模型。