正則化是什么意思? 正則化技術解析
正則化是什么
發布： Java培訓 發布時間：2021-08-30 20:05:20
正則化(regularization)，是指在線性代數理論中，不適定問題通常是由一組線性代數方程定義的，而且這組方程組通常來源于有著很大的條件數的不適定反問題。大條件數意味著舍入誤差或其它誤差會嚴重地影響問題的結果。
正則化主要用于解決以下兩種問題：
1、正則化就是對最小化經驗誤差函數上加約束，這樣的約束可以解釋為先驗知識(正則化參數等價于對參數引入先驗分布)。約束有引導作用，在優化誤差函數的時候傾向于選擇滿足約束的梯度減少的方向，使最終的解傾向于符合先驗知識(如一般的l-norm先驗，表示原問題更可能是比較簡單的，這樣的優化傾向于產生參數值量級小的解，一般對應于稀疏參數的平滑解)。
2、同時，正則化解決了逆問題的不適定性，產生的解是存在，唯一同時也依賴于數據的，噪聲對不適定的影響就弱，解就不會過擬合，而且如果先驗(正則化)合適，則解就傾向于是符合真解(更不會過擬合了)，即使訓練集中彼此間不相關的樣本數很少。
冰闊落2020-06-22 18:56:36
正則化是一種為了減小測試誤差的行為(有時候會增加訓練誤差)。當你用比較復雜的模型比如神經網絡，去擬合數據時，很容易出現過擬合現象，這會導致模型的泛化能力下降，這時候，我們就需要使用正則化，降低模型的復雜度。
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