深度学习之正则化

目标

我们学习正则化之前应该先了解我们为什么要用正则化 。正则化解决了什么问题 。我们讲正则化之前 ,先了解一个概念--》过拟合

过拟合





数据增强


L1和L2正则化




Dropout



注意:Dropout是不适合用在卷积神经网络的

提前终止

一般的做法是:记录最好的准确率,如果连续训练十次还是没有提升准确率,那么就停止训练。

随机池化



随机池化可以用在卷积神经网络

相关推荐
光锥智能1 小时前
WAIC亮点|兼具泛化能力与作业效率的极智嘉机器人天团
人工智能·机器人
阳光是sunny1 小时前
LangGraph中的Reducer是什么
前端·人工智能·后端
甲维斯1 小时前
Kimi K3 重构10000行单文件屎山代码!
人工智能
阳光是sunny1 小时前
从链到图:LangGraph 入门基础全解析
前端·人工智能·后端
新知图书1 小时前
11.3 详细实现与核心配置(作业批改智能体开发)
人工智能·agent·ai agent·智能体·扣子
深度研习笔记2 小时前
OpenCV工业视觉实战11|多线程解耦+视频流稳流+推理加速,彻底解决卡顿阻塞,实现毫秒级工业实时检测
人工智能·opencv·计算机视觉
delishcomcn2 小时前
AI视觉识别+分切算法:电化铝缺陷检测与裁切一体化解锁
人工智能·算法
触底反弹3 小时前
深入理解大模型采样:Temperature、Top-K、Top-P 的原理与实战
人工智能·算法·面试
cd_949217213 小时前
2026 AI Agent 落地指南:除了搭建工具,你还需要配套的搜索基础设施
人工智能
武子康3 小时前
Search Console Platform Properties 扩大 SEO 资产边界:从 Page Ranking 到 Topic Coverage(5 类误读边界 + 3 表数据层设计)
前端·人工智能·后端