首页> 中文期刊> 《计算机科学与应用》 >深度学习中的正则化方法研究

深度学习中的正则化方法研究

         

摘要

带有百万个参数的神经网络在大量训练集的训练下,很容易产生过拟合现象。一些正则化方法被学者提出以期达到对参数的约束求解。本文总结了深度学习中的L1,L2和Dropout正则化方法。最后基于上述正则化方法,进行了MNIST手写体识别对比数值试验。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号