正则化策略
1. 数据增强
2. \(L_1\) 和 \(L_2\) 正则化
3. Dropout
4. DropConnect
5. Early stopping
参考文献:
【1】 机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数
【2】机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择
【3】论文:Regularization and Optimization strategies in Deep Convolutional Neural Network
【4】
参考文献:
【1】 机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数
【2】机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择
【3】论文:Regularization and Optimization strategies in Deep Convolutional Neural Network
【4】