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过拟合

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范数规则化之L0、L1与L2范数

       今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文。

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激活引入非线性,池化预防过拟合(深度学习入门系列之十二)

斑点的青蛙为何会被视为异类,四脚的壁虎又为何被视为同族?它们背后隐藏着怎样的“机器学习”原理?它们的关系是如何曲折“激活”这一系列复杂矛盾的?它们又是如何“池化”特征,“全连接”彼此,以便达到“各回各家,各找各妈”的分类?敬请关注本节关于激活层,池化层及全连接层的相关内容。

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深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout

本文详细介绍了深度学习中dropout技巧的思想,分析了Dropout以及Inverted Dropout两个版本,另外将单个神经元与伯努利随机变量相联系让人耳目一新。

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