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深度学习中正则化技术概述(附Python代码)

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 磐石 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现非同一般的好,却在测试集上表现很一般。或者是你曾在公开排行榜上名列前茅,却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况。那这篇文章会很适合你。 去避免过拟合可以提高我们模型的性能。 在本文中,我们将解释过拟合的概念以及正则化如何帮助克服过拟合问题。随后,我们将介绍几种不同的正则化技术,并且最后实战一个Python实例以进一步巩固这些概念。 注意:本文假设你具备神经网络及其在keras中实现神经网络结构的基本知识。如果没有,你可以先参考下面的文章。 目录 什么是正则化? 正则化如何帮助减少过拟合? 深度学习中的不同正则化技术 L2和L1正则化 Dropout 数据增强(Data Augmentation) 早停(Early stopping) 使用Keras处理MNIST数据案例研究 一、什么是正则化? 深入探讨这个话题之前,请看一下这张...

重拾C#教程:高级部分-索引器(Indexer)

重拾C#教程:高级部分-索引器(Indexer) 索引器(Indexer)允许一个对象可以像数组一样被索引。当您为类定义一个索引器时,该类的行为就会像一个虚拟数组(virtual array)一样。您可以使用数组访问运算符([ ])来访问该类的实例。 语法 一维索引器的语法如下: element-type this[int index] { // get 访问器 get { // 返回 index 指定的值 } // set 访问器 set { // 设置 index 指定的值 } } 索引器(Indexer)的用途 索引器的行为的声明在某种程度上类似于属性(property)。就像属性(property),您可使用get和set访问器来定义索引器。但是,属性返回或设置一个特定的数据成员,而索引器返回或设置对象实例的一个特定值。换句话说,它把实例数据分为更小的部分,并索引每个部分,获取或设置每个部分。 定义一个属性(property)包括提供属性名称。索引器定义的时候不带有名称,但带有this关键字,它指向对象实例。下面的实例演示了这个概念: using System; namespa...

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