weight decay 权值衰减
2015-03-26 20:03
866 查看
原文地址~::点我
在机器学习中,常常会出现overfitting,网络权值越大往往overfitting的程度越高,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和。
右边项即用来惩罚大权值。权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值,而惩罚大的权值。从而避免overfitting的出现。
在机器学习中,常常会出现overfitting,网络权值越大往往overfitting的程度越高,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和。
右边项即用来惩罚大权值。权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值,而惩罚大的权值。从而避免overfitting的出现。
相关文章推荐
- weight decay (权值衰减)
- weight decay (权值衰减)
- 自适应权值立体匹配-Adaptive support-weight Approach for Correspondence search
- pytorch学习笔记(十):learning rate decay(学习率衰减)
- CNN:weight decay,momentum,batch normalization
- Caffe中learning rate 和 weight decay 的理解
- 神经网络中weight decay起到的做用是什么?momentum呢?normalization呢?
- weight decay
- 优化方法,一些重要参数learning rate,weight decay,momentum,learing rate decay
- MSE,ks,mAP,weight decay等名词解释
- 论文阅读:Fixing Weight Decay Regularization in Adam
- 在神经网络中weight decay、momentum、batch normalization各自意义
- learning_rate&weight_decay&momentum
- weight decay 和正则化caffe
- Weight Decay & Batch Normalization
- Android线性布局LinearLayout,及盒模型,weight权值,ScrollView和HorizontalScrollView【内容溢出(内容太多,高度/宽度大于能显示的最大高度/宽度)】
- 深度学习超参数简单理解------>learning rate,weight decay和momentum
- 深度学习超参数简单理解------>learning rate,weight decay和momentum
- pytorch学习笔记(十):learning rate decay(学习率衰减)
- 深度学习超参数简单理解------>learning rate,weight decay和momentum