zoukankan
html css js c++ java
正则化l1和l2
L1:产生稀疏模型
L2:避免过拟合
L1正则化是指权值向量
w
中各个元素的绝对值之和,通常表示为
|
|
w
|
|
1
L2正则化是指权值向量
w
中各个元素的平方和然后再求平方根(可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号),通常表示为
|
|
w
|
|
2
机器学习中正则化项L1和L2的直观理解
查看全文
相关阅读:
卷积层中的特征冗余
【跨模态智能分析】人物关系检测、指代表达、指代分割
【第1周作业】“乘风破浪的程序员小哥哥小姐姐” 成团时刻
2020年秋季《软件工程》开课啦
初入科研领域,如何正确做科研
【WACV2020】ULSAM: Ultra-Lightweight Subspace Attention Module
【ECCV2020】 Context-Gated Convolution
【ECCV2020】WeightNet: Revisiting the Design Space of Weight Networks
【ECCV2020】Image Inpainting via a Mutual Encoder-Decoder with Feature Equalizations
【新生学习】课程学习记录
原文地址:https://www.cnblogs.com/10zhang/p/8651277.html
最新文章
Topcoder 16634(SRM793 Div.1 C) TinyChessboardNim 题解
AGC023D
AGC023F
洛谷P6528 「Wdoi-1」完美冻结 题解
NOIP2020 总结
Codeforces 1439E. Cheat and Win 题解
#6273. 郁金香 题解
Codeforces 392C. Yet Another Number Sequence 题解
第15回日本情報オリンピック 本選 E
2021论文阅读
热门文章
【ECCV 2020】Spatial-Adaptive Network for Single Image Denoising
【CVPR2020】MMTM: Multimodal Transfer Module for CNN Fusion
【CVPR2020】Multi-Scale Progressive Fusion Network for Single Image Deraining
Learning Deep Interleaved Networks with Asymmetric Co-Attention for Image Restoration
2020年跑步记录
《软件工程》项目总结汇报通知
《一秒钟》里的细节
忠于年轻时的梦想
11月30日小组汇报安排
11月23日小组汇报安排
Copyright © 2011-2022 走看看