期刊文章详细信息
深度学习中的正则化方法研究
Regularization Methods in Deep Learning
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]中国石油大学(北京),理学院数学系,北京
年 份：2020
卷 号：10
期 号：6
起止页码：1224-1233
语 种：中文
收录情况：IC、RCCSE、外刊、普通刊
摘 要：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。
关 键 词：深度神经网络 过拟合 L1正则化 L2正则化 DROPOUT MNIST
分 类 号：O15[数学类]
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