哈尔滨网页设计制作,seo网络推广课程,seo竞争对手网站分析,白云区建网站公司正则化是防止模型过拟合的方法#xff0c;它通过对模型的权重进行约束来控制模型的复杂度。
正则化在损失函数中引入模型复杂度指标#xff0c;利用给W加权值#xff0c;弱化了数据的噪声#xff0c;一般不正则化b。 loss(y^,y)#xff1a;模型中所有参数的损失函数…正则化是防止模型过拟合的方法它通过对模型的权重进行约束来控制模型的复杂度。
正则化在损失函数中引入模型复杂度指标利用给W加权值弱化了数据的噪声一般不正则化b。 loss(y^,y)模型中所有参数的损失函数如交叉熵Regularizer用超参数Regularizer给出w在总loss中的比例即正则化的权重。w需要正则化的参数
正则化分为L1正则化和L2正则化 L1正则化大概率会使很多参数变为0因此该方法可通过稀疏参数即减少参数的数量降低复杂度。 L2正则化会使参数很接近但不为零因此该方法可通过减小参数值的大小降低复杂度。
来源推导
对于模型权重系数 w 求解是通过最小化目标函数实现的即求解 使用
假如我们有非常多的特征我们并不知道其中哪些特征我们要惩罚我们将对所有的特征进行惩罚并且让代价函数最优化的程序来选择这些惩罚的程度。记 对线性回归 对逻辑回归
