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2023-06-09 13:33
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机器学习面试题汇总与解析——正则化 本章讲解知识点 什么是正则化 为什么要使用正则化? 详细讲解正则化 本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。 本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。 本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵 如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进步。 相信大家都有着高尚的灵魂,请尊重我的知识产权,未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专栏的内容。 关于机器学习算法书籍,我强烈推荐一本《百面机器学习...
牛客552516607号:BN的作用 1 )改善流过网络的坡度 2 )允许更大的学习率,大幅提高训练速度: 可以选择比较大的初始学习率来加快训练速度。 以前,需要逐渐调整学习率。 甚至在网络培训减半的时候,我也需要考虑选择多少学习率更低的比例是合适的。 现在,可以采用初期的大学习率。 而且,学习率的衰减速度也变大。 因为这个算法收敛很快。 当然这个算法比以前的收敛速度快,即使你选择了小的学习率。 要说为什么,那是因为它具有快速训练收敛的特性; 3 )减少对初始化的强烈依赖 4 )改进正则化策略:作为正则化的一种形式,稍微减少了对dropout的需求
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