模型正则化方法
正则化是指通过修改学习算法，使其降低泛化误差而非训练误差。正则化一般可以在损失函数的基础上加入正则项，其作用是在参数数量不变的情况下，减小某些参数的值，从而解决数据的噪声问题。以下为主要几种正则化方法：
1、对权重参数增加L1、L2正则项，L1 和 L2 正则化是最常用的正则化方法。
L1正则化主要是对损失函数增加权重参数w的绝对值项，权重服从Laplace分布，得到的参数通常比较稀疏，常用于特征选择。
L2正则化对损失函数增加权重参数w的平方项，权重服从高斯分布，得到的模型参数通常比较小。
2.Early Stopping早停
模型过拟合一般是发生在训练次数过多的情况下，那么只要在过拟合之前停止训练即可。
3.Dropout
Dropout是模型正则化的一种比较高效的方法，通过以一定概率删除神经网络输入层、隐含层单元，从而生成大量具有不同结构的神经网络集成模型。
4.数据增强正则化的具体做法
数据增强是提升算法性能、满足深度学习模型对大量数据的需求的重要工具。数据增强通过向训练数据添加转换或扰动来人工增加训练数据集。数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、彩变换、扩展和旋转通常应用在视觉表象和图像分类中。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。