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深度神经网络(DNN)的正则化

和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化。 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵WW,而不针对偏倚系数bb。利用我们之前的机器学习的知识,我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数。 假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数为: J(W,b)=12m∑i=1m||aL−y||22J(W,b)=12m∑i=1m||aL−y||22 则加上了L2正则化后的损失函数是: J(W,b)=12m∑i=1m||aL−y||22+λ2m∑l=2L||w||22J(W,b)=12m∑i=1m||aL−y||22+λ2m∑l=2L||w||22 其中,λλ即我们的正则化超参数,实际使用时需要调参。而ww为所有权重矩阵WW的所有列向量。 如果使用上式的损失函数,进行反向传播算法时,流程和没有正则化的反向传播算法完全一样,区别仅仅在...

企业倾向选择自由职业者,哪些技能你得会?

自由职业者的网站Upwork最新的关于最受欢迎的技能报告被诸如机器人、区块链和比特币等尖端技术所淹没。 在行业缺乏训练有素的开发人员背景下,企业显然更倾向于选择自由职业者,以便在快速变化的竞争格局中与竞争对手保持同步,其中奥妙和深奥的技能非常重要。 Upwork在其2017年第三季度报告中表示:“机器人首次上榜,成为本季度增长最快的技术之一“。需求上升之际,亚马逊(AMZN)和丰田研究院(TM)等大型公司正在围绕机器人技术发展计划。IDC预测,到2020年全球机器人和相关服务支出将增长一倍以上,从2016年的915亿美元增长到1880多亿美元。例如,人形机器人已经可以走了,但是将来他们将可以做一杯咖啡甚至是驾驶飞机。 区块链和比特币技术显然是密切相关的,也是首次上榜。此外还有一些新技能,比如增强现实、自然语言处理和机器学习。 然而,一些看似正在衰落的技能也榜上有名,如Objective-C和jQuery 以下是Upwork列出的本季度增长最快的20种技能: 机器人 区块链 比特币 渗透测试 React.js 亚马逊网络服务Lambda 增强现实 深入学习 Instagram营销 Fin...

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