Cafe2框架支持的正則化方法有哪些
小億
100
2024-03-25 15:36:54
Cafe2框架支持的正則化方法包括：
- L1正則化：通過添加模型權重的絕對值作為正則項，使得模型的權重趨向于稀疏化。
- L2正則化：通過添加模型權重的平方作為正則項，使得模型的權重趨向于更平滑。
- Elastic Net正則化：結合L1和L2正則化，同時考慮模型權重的絕對值和平方，可以更好地平衡稀疏性和平滑性。
- Dropout正則化：在訓練過程中以一定概率隨機丟棄神經元，防止過擬合。
- Batch Normalization：在每一層的輸入數據進行標準化處理，有助于加速收斂并減輕梯度消失問題。
- 數據擴增：通過對訓練數據進行隨機變換，增加數據的多樣性，有助于提高模型的泛化能力和抵抗過擬合。
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