神经网络之防止过拟合方法

神经网络之防止过拟合方法

本教程参考StudyAI，仅作为个人读书笔记

L2正则化

通过惩罚目标函数中所有参数的平方，即对网络中每个权重w，向目标函数中增加一个$\frac{1}{2}\lambda {{w}^{2}}$，其中$\lambda$为正则化强度.

• L2正则化可以理解为它对于大数值的权重向量进行严厉惩罚，倾向于更加分散的权重向量.因为较大的权重数值会被减小，而一些原来为0的数值会增大，即不接近于0，即更为分散.
• 这使得网络倾向于使用所有输入特征，而不是严重依赖于特征中某些小部分特征.
• 在梯度下降和参数更新的时候，使用L2正则化意味着所有的权重w += -lambda*W向着0线性下降.

L1正则化

对于每个$w$,我们向目标函数增加一个$\lambda \left| w \right|$.

• L1正则化会让权重向量在最优化过程中变得稀疏(即非常接近于0).
• 使用L1正则化的神经元最后使用的是它们最重要的输入数据的稀疏子集，对于噪声输入则几乎一成不变.

L1、L2正则化组合

L1、L2正则化也可以进行组合，叫做Elastic net regularization.${{\lambda }_{1}}\left| w \right|+{{\lambda }_{2}}{{w}^{2}}$

最大范式约束

随机失活

正向随机失活

反向随机失活

前向传播中的噪声

实践

通过交叉验证获得一个全局使用L2正则化强度是比较常见的.在使用L2正则化的同时在所有层后面使用随机失活也很常见.p值一般默认设为0.5，也可能在验证集上调参.