深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码-低调大师

深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码

2018-11-28 505

在深度学习中，批量归一化（batch normalization）以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合，并改善模型对新数据的性能。
目前，存在多种类型的权重约束方法，例如最大化或单位向量归一化，有些方法也必须需要配置超参数。
在本教程中，使用Keras API，用于向深度学习神经网络模型添加权重约束以减少过拟合。
完成本教程后，您将了解：

如何使用Keras API创建向量范数约束；
如何使用Keras API为MLP、CNN和RNN层添加权重约束；
如何通过向现有模型添加权重约束来减少过度拟合；

下面，让我们开始吧。

本教程分为三个部分：

Keras中的权重约束；
图层上的权重约束；
权重约束

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2018-11-28

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2018-11-29

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