tensorflow框架 機器學(xué)習(xí)中使用“正則化來防止過擬合“到底是一個什么原理？
機器學(xué)習(xí)中使用“正則化來防止過擬合“到底是一個什么原理？說白了，正則化就是給原來的極值函數(shù)增加不確定性，也就是說，你不能滿足你給出的所有數(shù)據(jù)集。那對你的健康有害。我會添加一些隨機性和懲罰因素，讓你保留
機器學(xué)習(xí)中使用“正則化來防止過擬合“到底是一個什么原理？
說白了，正則化就是給原來的極值函數(shù)增加不確定性，也就是說，你不能滿足你給出的所有數(shù)據(jù)集。那對你的健康有害。我會添加一些隨機性和懲罰因素，讓你保留一些。
正則化長細(xì)比，鋼結(jié)構(gòu)中的一個概念？
根據(jù)現(xiàn)行鋼結(jié)構(gòu)規(guī)范，長細(xì)比計算有兩個目的。
首先，檢查是否超過允許的長細(xì)比。目的不是考慮鋼種（或屈服強度）。
第二，當(dāng)然是計算受壓構(gòu)件的穩(wěn)定性。在規(guī)范中，穩(wěn)定系數(shù)通過調(diào)整長細(xì)比或一般長細(xì)比來獲得，表示為λn=λ/πsqrt（E/FY）。
彈性和非彈性屈曲的臨界長細(xì)比為4.71sqrt（E/FY）。如果長細(xì)比λ小于此值，則柱屈曲時會出現(xiàn)塑性區(qū)。
穩(wěn)定應(yīng)力為FY*0.658fy/Fe，否則為彈性屈曲，穩(wěn)定應(yīng)力為0.877fe。式中，F(xiàn)e=π2E/λ2，可見該值為歐拉荷載。例如，如果FY=345mpa，則極限長細(xì)比為115。因此，柱的穩(wěn)定系數(shù)與其強度有一定的關(guān)系，這取決于柱是發(fā)生彈性屈曲還是非彈性屈曲。
擴展數(shù)據(jù)：
是給平面不可約代數(shù)曲線某種形式的全純參數(shù)表示。
對于PC^2中的不可約代數(shù)曲線C，求緊致黎曼曲面C*和全純映射σ：C*→PC^2，嚴(yán)格定義了σ（c*）=c
！設(shè)c是一條不可約的平面代數(shù)曲線，s是c的奇點集，如果有一個緊致黎曼曲面c*和一個全純映射σ：c*→PC^2，則
（1）σ（c*）=c（2）σ^（-1）（s）是一個有限點集，（3）σ：c*σ^（-1）（s）→cs是一對一映射
，那么（c*，σ）稱為c的正則化，當(dāng)沒有混淆時，我們也可以稱c*為c的正則化
實際上，正則化方法是將不可約平面代數(shù)曲線奇點處具有不同切線的曲線分支分開，從而消除奇異性。
參考資料：]~[AI瘋狂高級正則化-今天的頭條新聞]https://m.toutiaocdn.com/item/6771036466026906123/？app=newsuArticle×tamp=157662997&reqid=201912180846060100140470162DE60E99&groupid=6771036466026906123&ttfrom=copylink&utmuSource=copylink&utmuMedium=toutiaoios&utmuCampaign=client神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化技術(shù)包括數(shù)據(jù)增強、L1、L2、batchnorm、dropout等技術(shù)。本文對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化技術(shù)及相關(guān)問題進(jìn)行了詳細(xì)的綜述。如果你有興趣，可以關(guān)注我，繼續(xù)把人工智能相關(guān)理論帶到實際應(yīng)用中去。
卷積神經(jīng)損失函數(shù)怎么加入正則化？
L1正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為拉普拉斯分布，可以保證模型的稀疏性，即某些參數(shù)等于0；L2正則化假設(shè)參數(shù)的先驗分布為高斯分布，可以保證模型的穩(wěn)定性，即，參數(shù)值不會太大或太小。在實際應(yīng)用中，如果特征是高維稀疏的，則使用L1正則化；例如。