深度学习100问48:如何在RNN中实现正则化

嘿,朋友!想知道怎么给 RNN 加上"小约束",让它变得更厉害吗?来,听我讲讲。

一、Dropout------让神经元"轮休"

想象一下,RNN 是一个忙碌的办公室,里面有很多员工(神经元)。Dropout 就像是一个调皮的经理,时不时地随机让一些员工去休息,不参与工作。这样一来,其他员工就得更加努力地干活,不能只依赖那几个固定的人。这样可以防止大家都偷懒,只靠那几个厉害的员工,从而让整个办公室(RNN)更有活力,不那么容易出错。

二、权重衰减------给权重"减肥"

把 RNN 的权重想象成一群爱长肉的小怪兽。如果不控制它们,它们就会变得超级胖,行动起来很笨拙。权重衰减就是给这些小怪兽戴上一个"紧箍咒",让它们不能长得太大。这样它们就会变得更苗条,行动更敏捷,整个 RNN 也能跑得更快更好,不容易摔倒(过拟合)。

三、早停法------及时"刹车"

这就像你在玩赛车游戏。你一直在训练你的赛车(RNN),想让它跑得更快。但是如果一直训练下去,赛车可能会开始失控,在弯道上撞墙(过拟合)。早停法就是在你看到赛车有点不对劲的时候,赶紧按下刹车,保存它在最好状态时的参数。这样你就可以用状态最好的赛车去比赛啦。

四、增加数据量------给 RNN 更多"素材"

如果把 RNN 比作一个画家,那数据就是它的颜料和画布。越多的颜料和画布,画家就能画出更多不同的画,不会总是画一样的东西。所以,通过数据增强等方法增加数据量,就像是给画家提供了更多的创作素材,让画家(RNN)能画出更漂亮、更有创意的画,而不是一直重复画那几幅画。

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