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1. 在本节的估计问题中使用λ的值进行实验。绘制训练和测试精度关于λ的函数。观察到了什么 修改代码运行如图所示可以发现对于lamda值的变化而言对于训练loss和测试loss的影响不大。但是如果λ 太大后train和test的loss会变得很大太小后train的loss会低但是test的loss会很高。
2. 使用验证集来找到最佳值λ。它真的是最优值吗这有关系吗
不是因为验证集上数据与其他数据集的数据可能不同lamda只是对于验证数据集的最优值而不是泛化情况下的最优值。关系上只是划分数据降低超参数之间的影响实现事件发生的独立而已能够提高模型泛化能力。
3. 解答 L ( w , b ) 1 n ∑ i 1 n 1 2 ( w T x ( i ) b − y i ) 2 λ 2 ∣ w ∣ δ ∑ i ∣ w i ∣ δ ∣ w i ∣ s g n ( w i ) w ← w − η λ s g n ( w i ) − η ∣ B ∣ ∑ i ∈ B x ( i ) ( w T x ( i ) b − y ( i ) ) \begin{split} L(w, b)\frac{1}{n}\sum_{i1}^{n} \frac{1}{2}(w^{T}x^{(i)} b-y^{i})^{2}\frac{\lambda }{2}|w|\\ \frac{\delta\textstyle \sum_{i}^{}|w_{i}| }{\delta|w_{i}|} sgn(w_{i})\\ w \gets w-\eta \lambda sgn(w_{i}) - \frac{\eta}{|\mathrm{B}|}\sum_{i\in \mathrm{B}}x^{(i)}(w^{T}x^{(i)}b-y^{(i)}) \end{split} L(w,b)δ∣wi∣δ∑i∣wi∣wn1i1∑n21(wTx(i)b−yi)22λ∣w∣sgn(wi)←w−ηλsgn(wi)−∣B∣ηi∈B∑x(i)(wTx(i)b−y(i))
4. 解答
Frobenius 本质上就是 ||w||2
5. 解答
dropout层处理过拟合问题
6. 解答
