深度学习吴恩达正则化

在深度学习中，正则化是一种应对过拟合问题的技术。过拟合指的是模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的情况。为了解决这个问题，我们可以使用正则化技术。

吴恩达在深度学习中提出了两种常见的正则化技术：L2正则化和dropout正则化。L2正则化通过在损失函数中加入正则化项来约束模型的参数，使得模型的复杂度减小。这样可以减少模型对训练数据的过拟合程度，提高模型的泛化能力。具体来说，L2正则化会将模型的权重与其平方的和相乘，并添加到损失函数中。

而dropout正则化则是在训练的过程中随机地将一些神经元的输出置为0，这样可以减少神经元之间的依赖关系，降低模型过拟合的风险。在测试阶段，所有神经元的输出都会被保留，并乘以一个保留概率。

通过使用这两种正则化技术，我们可以有效地减少模型的过拟合问题，提高模型在测试集上的准确率。吴恩达在他的课程中提供了相应的代码示例和数据集，可以帮助学习者理解和实践正则化技术。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [吴恩达深度神经网络调优笔记—正则化](https://blog.csdn.net/m0_51447279/article/details/127112009)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [吴恩达深度学习第二门课第一周作业](https://download.csdn.net/download/weixin_42149550/11666926)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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