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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。
深度学习中的正则化方法研究
【摘 要】
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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
【机 构】
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中国石油大学（北京）
【出 处】
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计算机科学与应用
【发表日期】
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2020年6期
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