正则化提高神经网络的泛化能力

使用正则化提高神经网络的泛化能力方法：

早停法

暂退法

权重衰减

L1和L2正则化

数据增强

正则化不单指某一个方法，而是所有损害网络优化的方法都是正则化。

损害网络优化是为了防止过拟合。

使用正则化提高神经网络的泛化能力方法：

干扰优化过程：

早停法（Early-Stop）
暂退发（Dropout）
权重衰减
SGD

增加约束：

L1和L2正则化
数据增强

早停法

我们使用一个验证集( Validation Dataset)来测试每一次迭代的参数在验证集上是否最优。如果在验证集上的错误率不再下降，就停止迭代。

暂退法

当神经元足够多时容易产生协同效应，即有些神经元具有相似的行为，为解决这一问题，可以引入一个掩码函数mask，随机丢弃部分神经元，掩码函数对x进行随机掩码，对x的每一维随机乘以0或1，0和1是通过一个概率为p的伯努利分布随机生成的。

对于一个神经层

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