深度学习案例教程 课件 第8章 基于深度学习的代码有哪些信誉好的足球投注网站.pptx

;01;01;;第一节项目学习情景;;第二节权重初始化;第二节权重初始化;第二节权重初始化;第二节权重初始化;第二节权重初始化;随机初始化

最简单的权重初始化方法是随机从某个分布中选择初始权重。常用的分布包括均匀分布和正态分布。例如，可以使用均匀分布在[-r,r]的范围内初始化权重，其中r是根据神经元的输入和输出数量来确定的。;第三节正则化;第三节正则化;第三节正则化;

L1正则化通过在损失函数中加入参数的绝对值之和作为惩罚项来控制模型的复杂性。它倾向于使一些参数变为0，从而实现特征选择的效果。L1正则化可以用于特征选择、稀疏表示等任务。;通过指暂时随机丢弃一部分神经元及其连接，来达到防止过拟合的效果;早停法可以限制模型最小化代价函数所需的训练迭代次数。早停法通常用于防止训练中过度表达的模型泛化性能差。;第四节模型介绍;模型介绍;模型介绍;模型介绍;模型介绍;第五节数据准备;第五节数据准备;第五节数据准备;数据预处理;数据预处理;第六节训练模型、模型应用;训练模型;训练模型;训练模型;训练模型;训练模型;第七节不同初始化权重比较;随机初始化

权重使用从均匀分布或正态分布中随机采样的随机数进行初始化。是最常用的方法之一，它可以打破对称性并避免陷入局部最优解。然而，随机初始化的效果受到初始权重范围的影响，选择合适的范围很重要。;第七节不同初始化权重比较;第七节不同初始化权重比较;不同初始化权重比较;不同初始化权重比较;第八节更多正则化方法;L1正则化(L1Regularization)

也称为Lasso正则化，它通过在损失函数中添加权重的绝对值之和来惩罚模型的复杂性。L1正则化可以促使模型产生稀疏的权重，即某些权重变为零，从而实现特征选择和模型简化。;正则化;正则化;正则化;正则化;正则化;正则化;正则化;正则化;