訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，46頁(yè)ppt

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1. 正則化旨在通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行修改來(lái)減少模型的泛化誤差。? 正則化正是解決深度學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合和欠擬合問(wèn)題的一個(gè)途徑。? 正則化往往會(huì)增加模型的訓(xùn)練誤差。

2. Dropout的大體思想就是，在標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行前向傳播時(shí)，讓某些神經(jīng)元的激活值以一定的概率 停止工作。由于這樣做會(huì)減少模型對(duì)局部特征的依賴(lài)，使得模型泛化能力提升，從而緩解過(guò)擬合問(wèn) 題。

3. 自適應(yīng)學(xué)習(xí)率 指的是在訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)率可變，那么模型收斂速度會(huì)明顯提升。三種常 用的自適應(yīng)學(xué)習(xí)率算法：? Adagrad ? RMSprop ? Adam 4. 批標(biāo)準(zhǔn)化是一種簡(jiǎn)化計(jì)算并又能保證數(shù)據(jù)原始的表達(dá)能力的解決內(nèi)協(xié)變量移位問(wèn)題的方法

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