正則化
正則化是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，用于防止模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上過擬合，提高模型的泛化能力。下面介紹幾種常見的正則化技術(shù)：
L1正則化（L1 regularization）：也稱為Lasso正則化，通過在損失函數(shù)中添加權(quán)重的絕對(duì)值之和作為正則化項(xiàng)，來限制權(quán)重的大小，使得一部分權(quán)重變成0，從而實(shí)現(xiàn)特征選擇。
L2正則化（L2 regularization）：也稱為Ridge正則化，通過在損失函數(shù)中添加權(quán)重的平方和作為正則化項(xiàng)，來限制權(quán)重的大小，防止模型過擬合，同時(shí)也可以提高模型的泛化能力。
Dropout正則化：在訓(xùn)練時(shí)，隨機(jī)將一部分神經(jīng)元的輸出設(shè)為0，相當(dāng)于隨機(jī)從網(wǎng)絡(luò)中刪除一些神經(jīng)元，從而強(qiáng)制讓網(wǎng)絡(luò)去學(xué)習(xí)更加魯棒的特征表示。在測(cè)試時(shí)，不使用Dropout，而是使用所有的神經(jīng)元。
數(shù)據(jù)增強(qiáng)（Data Augmentation）：通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一些變換，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、平移等，來生成新的訓(xùn)練樣本，從而擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，減少過擬合。
Early Stopping：在訓(xùn)練過程中，通過監(jiān)測(cè)驗(yàn)證集的誤差來決定何時(shí)停止訓(xùn)練。當(dāng)驗(yàn)證集誤差開始上升時(shí)，停止訓(xùn)練，以避免模型在訓(xùn)練集上過擬合。
