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正則化是什么意思? 正則化技術(shù)解析 正則化是什么

發(fā)布： Java培訓(xùn) 發(fā)布時間：2021-08-30 20:05:20

推薦答案
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正則化(regularization)，是指在線性代數(shù)理論中，不適定問題通常是由一組線性代數(shù)方程定義的，而且這組方程組通常來源于有著很大的條件數(shù)的不適定反問題。大條件數(shù)意味著舍入誤差或其它誤差會嚴(yán)重地影響問題的結(jié)果。

正則化主要用于解決以下兩種問題：

1、正則化就是對最小化經(jīng)驗誤差函數(shù)上加約束，這樣的約束可以解釋為先驗知識(正則化參數(shù)等價于對參數(shù)引入先驗分布)。約束有引導(dǎo)作用，在優(yōu)化誤差函數(shù)的時候傾向于選擇滿足約束的梯度減少的方向，使最終的解傾向于符合先驗知識(如一般的l-norm先驗，表示原問題更可能是比較簡單的，這樣的優(yōu)化傾向于產(chǎn)生參數(shù)值量級小的解，一般對應(yīng)于稀疏參數(shù)的平滑解)。

2、同時，正則化解決了逆問題的不適定性，產(chǎn)生的解是存在，唯一同時也依賴于數(shù)據(jù)的，噪聲對不適定的影響就弱，解就不會過擬合，而且如果先驗(正則化)合適，則解就傾向于是符合真解(更不會過擬合了)，即使訓(xùn)練集中彼此間不相關(guān)的樣本數(shù)很少。
 

其它答案
冰闊落2020-06-22 18:56:36

正則化是一種為了減小測試誤差的行為(有時候會增加訓(xùn)練誤差)。當(dāng)你用比較復(fù)雜的模型比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，去擬合數(shù)據(jù)時，很容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，這會導(dǎo)致模型的泛化能力下降，這時候，我們就需要使用正則化，降低模型的復(fù)雜度。

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