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标签: 正则化 共 4 个结果.
半监督深度学习小结:类协同训练和一致性正则化
作者丨陈家铭 学校丨中山大学硕士生 研究方向丨半监督深度图像分类 本文来源: PaperWeekly 协同训练 Co-training Co-training 是基于分歧的方法,其假设每个数据可以从不同的角度(view)进行分类,不同角度可以训练出不同的分类器,然后用这些从不同角度训练出来的分类器对 ....
star2017
1年前
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为什么 L2 正则化能够缓解模型过拟合并使得模型更简单
公众号:月来客栈,欢迎关注!微信: nulls8 [图片] 模型产生过拟合的现象表现为:在训练集上误差较小,而在测试集上误差较大。并且笔者还说到,之所以产生过拟合现象是由于训练数据中存在一定的噪音,而我们为了尽可能的做到拟合每一个样本点(包括噪音),往往就会使用复杂的模型。最终使得训练出来的模型很大 ....
star2017
1年前
6217
0
机器学习中防止过拟合方法
from https://www.cnblogs.com/lovephysics/p/7220703.html 过拟合 在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候,因为在统计学习中,…
star2017
1年前
4572
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深度学习防止过拟合的方法
from http://blog.csdn.net/taoyanqi8932/article/details/71101699 过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,因为模型可能…
star2017
1年前
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