深度卷积神经网络 正则化
时间: 2023-09-26 15:07:52 浏览: 71
深度卷积神经网络中的正则化主要有两种形式,即L2正则化和L1正则化。L2正则化是指对网络的权值进行平方和开根号的操作,它在回归任务中也被称为岭回归或权值衰减,它的作用是减轻过拟合问题。L2正则化通过限制权重的大小,使得网络的学习能力受到一定的约束,从而防止模型过度依赖某些特征,提高模型的泛化能力。
另一种正则化方式是L1正则化,它在二维情况下可以理解为对权值施加一个正方形的限制区域。L1正则化的特点是,它更容易使得权值变为零,从而让模型具有稀疏性。这意味着L1正则化可以帮助选择更少的特征,从而简化模型并减少冗余信息。
在深度卷积神经网络中,正则化可以帮助提高模型的泛化能力,减少过拟合问题。具体来说,L2正则化可以减小网络权重的大小,降低模型对于个别数据点的敏感性,从而提高模型的鲁棒性。而L1正则化则可以通过权值稀疏性来简化模型,并过滤掉不重要的特征,以提高模型的解释性和泛化性能。
因此,深度卷积神经网络中的正则化方法可以通过限制权重大小和稀疏性来改善模型的性能。通过适当选择和调整正则化参数,可以平衡模型的复杂度和准确性,从而得到更好的训练效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [卷积神经网络(CNN)介绍07-正则化](https://blog.csdn.net/lmx_smile/article/details/107078738)[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: 100%"]
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