Hinton神经网络公开课9 Ways to make neural networks generalize better
博客专区 > hankcs 的博客 > 博客详情
Hinton神经网络公开课9 Ways to make neural networks generalize better
hankcs 发表于12个月前
Hinton神经网络公开课9 Ways to make neural networks generalize better
  • 发表于 12个月前
  • 阅读 7
  • 收藏 0
  • 点赞 0
  • 评论 0

移动开发云端新模式探索实践 >>>   

摘要:  知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享:码农场 » Hinton神经网络公开课9 Ways to make neural networks generalize better
本文由码农场同步,最新版本请查看原文:http://www.hankcs.com/ml/hinton-ways-to-make-neural-networks-generalize-better.html
Hinton神经网络公开课9 Ways to make neural networks generalize better
这节课介绍防止模型过拟合的各种方法,给出了正则化项、惩罚因子的贝叶斯解读;并展示了基于贝叶斯解读的一种实践有效的惩罚因子调参方法。复习:过拟合训练数据中不光有正确的规律,而且还有偶然的规律(采样误差,只取决于训练实例的选择)。拟合模型的时候,无法知道规律是真实的还是偶然的。如果模型复杂度高,它有可能学到了采样误差,但泛化得很差。防止过拟合更多数据这是最好的方法,只要你的计算力足够使用复杂度恰到好处的模型既能拟合真实的规律,又不至于学到偶然的规律综合不同的模型可以用不同形式的模型,也可以用同一种模型在不同数据...

继续阅读码农场 » Hinton神经网络公开课9 Ways to make neural networks generalize better

原文链接http://www.hankcs.com/ml/hinton-ways-to-make-neural-networks-generalize-better.html


感谢阅读本文,欢迎 查看原文或访问 码农场 获取更多内容

  • 打赏
  • 点赞
  • 收藏
  • 分享
共有 人打赏支持
粉丝 32
博文 222
码字总数 53918
作品 1
评论 (0)
×
hankcs
如果觉得我的文章对您有用,请随意打赏。您的支持将鼓励我继续创作!
* 金额(元)
¥1 ¥5 ¥10 ¥20 其他金额
打赏人
留言
* 支付类型
微信扫码支付
打赏金额:
已支付成功
打赏金额: