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深度学习基础20（权重衰退以及代码实现详解）_权重函数随距离变大而衰减

作者：盐析白兔 | 2024-04-01 18:19:24

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权重函数随距离变大而衰减

权重衰减

在这里插入图片描述

下面来学习一些正则化模型的技术。

为什么要正则化？

  • 我们可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。 但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。 假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据，便将重点放在正则化技术上。

实际上，限制特征的数量是缓解过拟合的一种常用技术。

但简单地丢弃特征对于这项工作来说可能过于生硬。 我们继续思考多项式回归的例子，考虑高维输入可能发生的情况。 多项式对多变量数据的自然扩展称为单项式（monomials）， 也可以说是变量幂的乘积。 单项式的阶数是幂的和。

注意，随着阶数

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