吴恩达深度学习正则化
时间: 2023-09-08 11:13:14 浏览: 69
吴恩达在深度学习中提到了L2正则化,也称为权重衰减。L2正则化是一种常见的正则化方法,它通过在代价函数中添加一个正则项来惩罚大的权重值。这个正则项的定义是λ/m * ||W||^2,其中λ是正则化参数,m是训练样本的数量,W是权重矩阵。[1]
L2正则化的作用是使权重变小,通过乘以一个小于1的系数(1 - αλ/m),将权重矩阵W更新为减去αλ/m倍的它自身。这个系数小于1,因此L2正则化也被称为“权重衰减”。[2]
相比于L2正则化,L1正则化使用的是参数w向量的L1范数,即λ/m * ∑|w|。L1正则化也是一种常见的正则化方法,但在深度学习中相对较少使用。[3]
总结来说,吴恩达在深度学习中提到了L2正则化,它通过在代价函数中添加一个正则项来惩罚大的权重值,使权重变小,从而防止过拟合。
相关问题
吴恩达深度学习正则化编程作业
吴恩达深度学习正则化编程作业是指在深度学习课程中的一个编程作业,主要涉及参数初始化、正则化和梯度检验等知识点。这个作业的代码实现参考了一篇博客【1】【2】,该博客提供了详细的讲解和代码示例。在这个作业中,主要创建了三个文件init_utils.py、reg_utils.py和gc_utils.py,分别用于封装神经网络的参数初始化、正则化和梯度检验操作。神经网络的结构是两层,包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层【3】。如果你对这个作业有具体的问题,请告诉我,我会尽力帮助你。
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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