神经网络笔记 - Regularization
神经网络的过拟合(Over fitting) 是神经网络学习的年点, 常规的解决方案是增加学习的样本数, 但是训练样本的搜集往往比较困难,而且样本数增加, 学习成本也随之提高. 另一个比较简单的方法来减少过拟合就是Regularization. Regularization 的方法有多种:L2 Regularization 修改代价函数(C)为: C=−1n∑xj[yjlnalj+
