為什麼可以通過給目標函式增加乙個正則項來防止其過擬合?(來使其更圓滑?)
(在實現mf矩陣分解演算法的時候,也有給損失函式增加乙個正則項:推薦系統之矩陣分解及其python**實現)
經常用來控制過擬合現象的一種技術是正則化(regularization)。
這種技術涉及到給誤差函式
增加乙個懲罰項,使得係數不會達到很大的值。
這種懲罰項最簡單的形式採用所有係數
的平方和的形式。
誤差函式的修改後的形式:
其中,係數 λ 控制了正則化項相對於平方和誤差項的重要性。
像這樣的技術在統計學的文獻中被叫做收縮(shrinkage)方法,因為這種方法減小了係數的值。
二次正則項的乙個特殊情況被稱為山脊回歸(ridge regression)(hoerl and kennard, 1970)。 在
神經網路的情形中,這種方法被叫做權值衰減(weight decay)。
另外,避免過擬合的其他方法有:
1)early stopping;
:記錄到目前最好的值, 可以看loss,也可以看測評指標, 連續多少次迭代都沒有超過這個最好值就可以停了。
與增加乙個正則項的方法有什麼本質區別?
—— 增加乙個正則項的方法:是避免引數過擬合(約束所有的引數不過擬合,但是引數組合以後的情況不可預料的。
—— early stopping是從結果上看的,
2)增大資料集的規模;
正則化(regularization)包括l1、l2(l2 regularization也叫weight decay);
3)dropout(為了防止神經網路**現的過擬合);
【reference】
1、正則化為什麼能防止過擬合
2、prml
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前言 internet 協議集支援乙個無連線的傳輸協議,該協議稱為使用者資料報協議,一般用在廣播等地方,因為他不在意對方是否收到 udp 客戶端 先接收資料,先執行 1 建立乙個socket套接字 呼叫socket函式,建立乙個網路描述符 include include include includ...
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