出处： Michael Nielsen的《Neural Network and Deep Learning》，点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文。 本节译者：哈工大SCIR本科生 朱泽圻 校对：哈工大SCIR硕士生 徐梓翔 声明：我们将在每周四连载该书的中文翻译，如需转载请联系wechat_editors[at]ir.hit.edu.cn，未经授权不得转载。 使用神经网络识别手写数字 反向传播算
当模型的参数过多时，很容易遇到过拟合的问题。这时就需要有一种方法来控制模型的复杂度，典型的做法在优化目标中加入正则项，通过惩罚过大的参数来防止过拟合。过拟合的时候，拟合函数的系数往往非常大，而正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以可以在一定程度上减少过拟合情况。 一般情况下，取p=1或p=2，分别对应L1，L2正则化，两者的区别可以从下图中看出来，L1正则化（左图）倾向于使参数变为0，因此能
正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项或罚项。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。 最小化loss的同时，让w也最小化，L1可能会有部分w为0，L2会让部分w很小但不是为0 L1 regularization(lasso) 在原始的代价函数后面加上一个L1正则化项，即所有权重w的绝对值的和，乘以λ/n L2 regularization（权重
出处： Michael Nielsen的《Neural Network and Deep Learning》，点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文。 本节译者：哈工大SCIR本科生 李嘉伟 校对：哈工大SCIR硕士生 徐梓翔 声明：我们将在每周四连载该书的中文翻译，如需转载请联系wechat_editors[at]ir.hit.edu.cn，未经授权不得转载。 使用神经网络识别手写数字 反向传播算
正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程，网络在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外的数据却不work。 为了防止overfitting，可以用的方法有很多，下文就将以
出处： Michael Nielsen的《Neural Network and Deep Learning》，点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文。 声明：我们将在每周四连载该书的中文翻译。 本节译者：朱小虎 、张广宇。转载已获得译者授权，禁止二次转载。 使用神经网络识别手写数字 反向传播算法是如何工作的 改进神经网络的学习方法 改进神经网络的学习方式 交叉熵损失函数 用交叉熵解决手写数字识别问题
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 作者：寒小阳 时间：2016年1月。 出处：http://www.voidcn.com/article/p-pcoqrjpw-wk.html 声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处 1. 引言 上一节我们讲完了各种激励函数的优缺点和选择，以及网络的大小以及正则化对神经网络的影响。这一节我们讲一讲输入数据预处理、正则化以及损失函数设定的一
华电北风吹 日期：2016-05-24 本文只讨论fMRI，MEG，EEG等认知学科涉及到的数据和问题。 线性回归容易因为过拟合而出现高方差，因此为了控制模型复杂度往往在线性回归的时候添加很多正则项，众所周知的就有 L0,L1,L2 ， L1 范式效果是使得参数每一项的值向0缩减，而 L0,L2 范式则是通过将一些参数的权值归零来缩减特征的个数。 一、多任务学习的提出 在多任务学习中，每一个任务下
1 还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。 如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据，很明显，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓。因此线性回归并没有很好拟合训练数据。 我们把此类情况称为欠拟合(underfitting)，或者叫作叫做高偏差(bias)。 这两种说法大致相似，都表
Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第七课“正则化(Regularization)” +13投票 斯坦福大学机器学习第七课"正则化“学习笔记，本次课程主要包括4部分： 1) The Problem of Overfitting(过拟合问题) 2) Cost Function(成本函数) 3) Regularized Linear Regression(线性回归的正则化) 4
原文： http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 1. The Problem of Overfitting 1 还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。 如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并不是一个很
原文： http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995/ 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊
画出岭回归系数和正则化项关系的函数图像 显示共线性对于系数估计的影响。 下面每一种颜色代表系数向量不同的特征，这个图可以显示出和正则化项的关系。 当正则化系数趋于 0 的时候趋近于普通最小二乘法，回归系数会有很大的波动。 python code: # Author: Fabian Pedregosa -- <fabian.pedregosa@inria.fr>
# License: BSD 3 c
L1范数正则化 编辑 锁定 L1范数正则化（ L1 regularization 或 lasso ）是机器学习（machine learning）中重要的手段，在 支持向量机（support vector machine）学习过程中，实际是一种对于 成本函数(cost function)求解最优的过程，因此，L1范数正则化通过向成本函数中添加L1范数，使得学习得到的结果满足稀疏化(spars
特点 正则化项即罚函数，该项对模型向量进行“惩罚”，从而避免单纯最小二乘问题的过拟合问题。训练的目的是最小化目标函数，则C越小，意味着惩罚越小，分类间隔也就越小，分类错误也就越少。 L0范数表示向量中非零元素的个数 L1正则化表示各个参数绝对值之和。 L1正则化使得模型稀疏的权值。 L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 L2使得模型可以得到平滑的权值，参数更趋近于0，提高泛化能力。 形式与推
在解决实际问题的过程中，我们会倾向于用复杂的模型来拟合复杂的数据，但是使用复杂模型会产生过拟合的风险，而正则化就是常用的减少过拟合风险的工具之一。 过拟合 过拟合是指模型在训练集上误差很小，但是在测试集上表现很差(即泛化能力差)，过拟合的原因一般是由于数据中存在噪声或者用了过于复杂的模型拟合数据。如下图所示，下图中的训练样本是三次多项式加了点噪声得到的，然后用不同的多次项拟合，M代表最高次项次数，
一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。 实现时，有两种不同的方式： 使用sklearn.preprocessing.scale()函数，可以直接将给定数据进行标准化。 1 2 3 4 5 6
作者：寒小阳 时间：2016年1月。 出处：http://www.voidcn.com/article/p-pcoqrjpw-wk.html 声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处 1. 引言 上一节我们讲完了各种激励函数的优缺点和选择，以及网络的大小以及正则化对神经网络的影响。这一节我们讲一讲输入数据预处理、正则化以及损失函数设定的一些事情。 2. 数据与网络的设定 前一节提到前向计算涉
深度神经网络以及正则化 前面我们介绍了简单的线性模型，但是它仍有局限性，接下来介绍非线性模型。首先介绍，偷懒的工程师最喜欢的非线性模型ReLU（Rectified Linear Units） ReLU ReLU的函数形式为： f(x)=max(0,x) 它的导数也非常简单，小于0的时候，导数为0，大于0的时候，导数为1。 用ReLU在前面的逻辑分类器的基础上构建简单的非线性模型： 第一层由一组X的
7-1-The Problem of Overfitting （现在为止，你已经见识了几种不同的学习方法包括线性回归和逻辑回归）By now, you've seen a couple different learning algorithm,linear regression and logistic regression.（它们能够有效解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机
