深度学习:正则化

一,dropout

训练阶段神经元随机失活,测试阶段不起作用。

比如算全班平均身高,随机选几个不算,然后算剩下的。

二,BN,批量归一化

对数据进行归一化处理后进行缩放加平移处理。

相关推荐
中杯可乐多加冰17 分钟前
RAG 深度实践系列(七):从“能用”到“好用”——RAG 系统优化与效果评估
人工智能·大模型·llm·大语言模型·rag·检索增强生成
珠海西格电力科技1 小时前
微电网系统架构设计:并网/孤岛双模式运行与控制策略
网络·人工智能·物联网·系统架构·云计算·智慧城市
FreeBuf_1 小时前
AI扩大攻击面,大国博弈引发安全新挑战
人工智能·安全·chatgpt
weisian1512 小时前
进阶篇-8-数学篇-7--特征值与特征向量:AI特征提取的核心逻辑
人工智能·pca·特征值·特征向量·降维
Java程序员 拥抱ai2 小时前
撰写「从0到1构建下一代游戏AI客服」系列技术博客的初衷
人工智能
186******205312 小时前
AI重构项目开发全流程:效率革命与实践指南
人工智能·重构
森之鸟2 小时前
多智能体系统开发入门:用鸿蒙实现设备间的AI协同决策
人工智能·harmonyos·m
铁蛋AI编程实战2 小时前
大模型本地轻量化微调+端侧部署实战(免高端GPU/16G PC可运行)
人工智能·架构·开源
铁蛋AI编程实战2 小时前
最新版 Kimi K2.5 完整使用教程:从入门到实战(开源部署+API接入+多模态核心功能)
人工智能·开源
我有医保我先冲2 小时前
AI 时代 “任务完成“ 与 “专业能力“ 的区分:理论基础、行业影响与个人发展策略
人工智能·python·机器学习