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过拟合

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深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码

深度学习小技巧,约束权重以降低模型过拟合的可能,附keras实现代码。

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深度学习揭秘之防止过拟合(overfitting)

本文总结深度学习过拟合产生的原因以及解决办法,涵盖正则化、dropout等操作,可以作为工程中的一份开发指南。

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【深度学习之美】激活引入非线性,池化预防过拟合(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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