神經網路的過擬合(over fitting) 是神經網路學習的難點, 常規的解決方案是增加學習的樣本數, 但是訓練樣本的蒐集往往比較困難,而且樣本數增加, 學習成本也隨之提高. 另乙個比較簡單的方法來減少過擬合就是regularization.
regularization 的方法有多種:
為什麼reggularization 可以減輕過擬合(over-fitting）呢? 這個問題大概難以回答吧， 也許從occam』s razor 可以得到一些啟發， occam』s razor 的描述如下:
entities should not be multiplied unnecessary(如無必要，勿增實體)
regularization就是試圖降低網路的複雜度吧。
神經網路筆記
感知機模型如下圖所示 輸入層接受多個二值輸入,輸出層提供乙個二值輸出 m p神經元 用數學公式來描述就是 y 0,1 jw jxj b 0 jwjx j b 0 這裡,y 是指輸出,xi 指輸入,wi 是輸入的權重,j 是輸入管腳個數,b是指偏移.多個感知機可以構成神經網路,如下圖 m p神經元的輸...
神經網路 卷積神經網路
這篇卷積神經網路是前面介紹的多層神經網路的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網路當中，通過卷積運算來由淺入深的提取影象的不同層次的特徵，而利用神經網路的訓練過程讓整個網路自動調節卷積核的引數，從而無監督的產生了最適合的分類特徵。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細緻一些，但如果要更深入了...
神經網路 卷積神經網路
1.卷積神經網路概覽 來自吳恩達課上一張，通過對應位置相乘求和，我們從左邊矩陣得到了右邊矩陣，邊緣是白色寬條，當畫素大一些時候，邊緣就會變細。觀察卷積核，左邊一列權重高，右邊一列權重低。輸入，左邊的部分明亮，右邊的部分灰暗。這個學到的邊緣是權重大的寬條 都是30 表示是由亮向暗過渡，下面這個圖左邊暗...