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正则化是一种用于减少过拟合#xff08;overfitting#xff09;的技术#xff0c;可以在神经网络的各个层次中应用#xff0c;包括激活函数。激活函数的正则化主要目的是减少神经网络的复杂度#xff0c;防止网络在训练集上过度学习#xff0c;从而提高泛化能力。 …概念
正则化是一种用于减少过拟合overfitting的技术可以在神经网络的各个层次中应用包括激活函数。激活函数的正则化主要目的是减少神经网络的复杂度防止网络在训练集上过度学习从而提高泛化能力。
一些可以用于正则化神经网络中激活函数的方法
L2 正则化权重衰减在网络的损失函数中引入 L2 正则化项通过惩罚权重的平方和来防止权重过大。L2 正则化可以使权重趋向于分布在较小的范围内有助于减少模型的复杂性。
Dropout虽然不是激活函数本身的正则化但是 Dropout 是一种在训练过程中随机将一些神经元置零的技术可以看作是对网络的激活函数进行正则化。Dropout 可以防止神经元之间的协同适应减少过拟合。
激活函数的变种一些激活函数的变种具有正则化的效果例如 Leaky ReLU、Parametric ReLUPReLU、Exponential Linear UnitsELU等。这些激活函数在负值区域引入一些非线性可以有助于减少神经元的活性从而起到正则化的作用。
Noise Injection在激活函数的输入中添加噪声可以帮助模型更好地泛化。例如可以在输入数据中添加随机噪声或者在激活函数的输出中添加高斯噪声。
Batch Normalization尽管 Batch Normalization 主要用于加速训练和稳定网络但它也可以起到正则化的作用。通过规范化每个批次的输入Batch Normalization 可以减少神经元的协同适应从而有助于防止过拟合。
