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文件名称: tensorflow使用L2 regularization正则化修正overfitting过拟合方式
  所属分类: 其它
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  上传时间: 2020-12-17
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:L2正则化原理: 过拟合的原理:在loss下降,进行拟合的过程中(斜线),不同的batch数据样本造成红色曲线的波动大,图中低点也就是过拟合,得到的红线点低于真实的黑线,也就是泛化更差。 可见,要想减小过拟合,减小这个波动,减少w的数值就能办到。 L2正则化训练的原理:在Loss中加入(乘以系数λ的)参数w的平方和,这样训练过程中就会抑制w的值,w的(绝对)值小,模型复杂度低,曲线平滑,过拟合程度低(奥卡姆剃刀),参考公式如下图: (正则化是不阻碍你去拟合曲线的,并不是所有参数都会被无脑抑制,实际上这是一个动态过程,是loss(cross_entropy)和L2 loss博弈的一个过程。训
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