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variable_李承霖_中国科学院_合并与分割_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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正规化 更新:在ioss中添加术语 l =焉匸二∑j知max(o,f(xiiw)yi +1)+ xr(w) 常用: l2正则化l1规整化eastic网络(l1 + l2) mh「mu /(重量衰减) r(w)= ∑k∑ιwkiι r(w)= ∑k∑lβw ^ l +wkil 规范化:辍学 在每一次前传中,随机将一些神经元设置为零,掉落的概率是一个超参数; 0.5很常见 srivastava等人,“ dropout:防止神经网络过度拟合的简单方法”,jmlr 2014 正规化:dropout p =Θ.5#保持设备处于活动状态的概率,更高= iess下降 def train_step(x): ,“”“ x包含数据”“” #转发pass,例如3-iayer神经网络 hi = np.maximum(Θ,np.dot(wl,x)+ bl) ul = np。随机,rand(* hl.shape)

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