购买
下载掌阅APP,畅读海量书库
立即打开
畅读海量书库
扫码下载掌阅APP

第2讲
神经网络的过拟合与正则化

神经网络因为隐藏层的存在可以实现复杂的非线性拟合功能。但随着神经网络层数加深,模型的性能却趋于变差。本讲将探讨机器学习核心问题之一的过拟合,对正则化这一常用的缓解模型过拟合方法进行阐述,并介绍神经网络的一种正则化方法——Dropout。 S+2dtkmXbfIjeKAeeJocZu/YP3PATFyN6PquAJ6qNGNzeu/zzHZjmOex8HrhfV22

点击中间区域
呼出菜单
上一章
目录
下一章
×