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RSS订阅原创 九浅一深理解L2正则化和权重衰减
九浅一深理解L2正则化和权重衰减1. 什么是L2正则化？针对权重参数的范数惩罚；神经网络的损失函数（或者说目标函数）中加入一个额外的正则化项；2. 什么是权重衰减？神经网络的损失函数（或者说目标函数）不做改变；权重参数迭代更新时直接裁剪一定比例3. 使用随机梯度下降优化器（SGD）时，权重参数如何更新3.1 不使用正则化和权重衰减C0C_0C0为普通损失函数，比如交叉熵函数损失函数对权重参数求偏导得到梯度∂C0∂w\frac{\partial C_0}{\partial w}
2021-02-06 16:13:22
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原创 Acrobat Pro DC for Mac 20036 20040破解失效
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2019-09-16 01:30:04
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