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对BN层对网络卷积层权重L2正则化的影响、BN层的gamma项正则化作用、卷积层权重L2正则化的作用、如何更好的调整L2正则项权重、学习率、gamma项权重等超参等问题的思考。.涉及的论文：.主要的思想来源.L2RegularizationversusBatchandWeightNormalization...
如果继续追问为什么L2正则化有效呢？.也许可以回答：因为把参数加到了损失函数里，可以在梯度下降时让参数变得更小，防止模型能够拟合特别复杂的函数。.但又要问了，那为什么参数小得接近0就有效呢？.仅仅是intuition所以大家都这样做也这样认为吗...
如上图，x轴表示房子面积，y轴表示房屋售价，图表中有5个样本点(训练集)，任务是找到合适的模型来拟合样本且用来预测未知的样本。第一个模型是线性模型，对训练集样本欠拟合；中间的二次方模型对样本拟合程度比较适中；第三个四次方模型，对样本拟合程度更高，不过对于未来的新样本可能...
该假设在Xu等人[26]撰写的论文中找到了理论依据，该文将支持向量机的鲁棒性与正则化联系起来。此外，还可以通过实验来检验该假设：旨在减少过拟合的技术，如L2正则化，有望减少对抗样本现象。例如，考虑包含一个噪声数据点P的训练集。
这是一个很好的问题，希望我可以给出一个很好的回答.要理解L2为什么能够缓解过拟合，我们可以分别从正则化和过拟合两个概念的本质入手.我们先从过拟合说起。说到机器学习，最容易证明自己看过一点文章的方法就是说机器学习容易过拟合，但究竟什么是过拟合？
论文介绍：块内元素的随机打乱排列——PatchShuffle数据增强和正则化的区别在于，前者偏向于扩大数据集大小及多样性，而正则化在于不增大数据集容量而是专注于数据变换。随机性处理被证明是有用的，对于通过模型平均训练CNN时的正则化
正则化（Regularization）机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1ℓ1\ell_1-norm和ℓ2ℓ2\ell_2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。
除了L2和L1正则化，Dropout也可以防止模型过拟合。图4source:Dropout2014年论文图3展示了Dropout的算法原理。在模型训练阶段，每一个隐藏层神经元以概率1-p不被激活（也就是神经元输出置零）。在测试阶段，神经元不作Dropout处理，但是...
同时引入L1，L2后，变成经典的ElaticNet问题，楼上给的链接已经说得很清楚。.简单总结成一句话来回答：就是说通过正则化参数lambda1和lambda2的大小调节L1范数和L2范数的权重，来平衡稀疏和光滑两个问题。.问题的关键就变成了参数的设定。.这一点.@卡牌大师...
需注意，L1正则化除了和L2正则化一样可以约束数量级外，L1正则化还能起到使参数更加稀疏的作用，稀疏化的结果使优化后的参数一部分为0，另一部分为非零实值。非零实值的那部分参数可起到选择重要参数或特征维度的作用，同时可起到去除噪声的效果。
对BN层对网络卷积层权重L2正则化的影响、BN层的gamma项正则化作用、卷积层权重L2正则化的作用、如何更好的调整L2正则项权重、学习率、gamma项权重等超参等问题的思考。.涉及的论文：.主要的思想来源.L2RegularizationversusBatchandWeightNormalization...
如果继续追问为什么L2正则化有效呢？.也许可以回答：因为把参数加到了损失函数里，可以在梯度下降时让参数变得更小，防止模型能够拟合特别复杂的函数。.但又要问了，那为什么参数小得接近0就有效呢？.仅仅是intuition所以大家都这样做也这样认为吗...
如上图，x轴表示房子面积，y轴表示房屋售价，图表中有5个样本点(训练集)，任务是找到合适的模型来拟合样本且用来预测未知的样本。第一个模型是线性模型，对训练集样本欠拟合；中间的二次方模型对样本拟合程度比较适中；第三个四次方模型，对样本拟合程度更高，不过对于未来的新样本可能...
该假设在Xu等人[26]撰写的论文中找到了理论依据，该文将支持向量机的鲁棒性与正则化联系起来。此外，还可以通过实验来检验该假设：旨在减少过拟合的技术，如L2正则化，有望减少对抗样本现象。例如，考虑包含一个噪声数据点P的训练集。
这是一个很好的问题，希望我可以给出一个很好的回答.要理解L2为什么能够缓解过拟合，我们可以分别从正则化和过拟合两个概念的本质入手.我们先从过拟合说起。说到机器学习，最容易证明自己看过一点文章的方法就是说机器学习容易过拟合，但究竟什么是过拟合？
论文介绍：块内元素的随机打乱排列——PatchShuffle数据增强和正则化的区别在于，前者偏向于扩大数据集大小及多样性，而正则化在于不增大数据集容量而是专注于数据变换。随机性处理被证明是有用的，对于通过模型平均训练CNN时的正则化
正则化（Regularization）机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1ℓ1\ell_1-norm和ℓ2ℓ2\ell_2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。
除了L2和L1正则化，Dropout也可以防止模型过拟合。图4source:Dropout2014年论文图3展示了Dropout的算法原理。在模型训练阶段，每一个隐藏层神经元以概率1-p不被激活（也就是神经元输出置零）。在测试阶段，神经元不作Dropout处理，但是...
同时引入L1，L2后，变成经典的ElaticNet问题，楼上给的链接已经说得很清楚。.简单总结成一句话来回答：就是说通过正则化参数lambda1和lambda2的大小调节L1范数和L2范数的权重，来平衡稀疏和光滑两个问题。.问题的关键就变成了参数的设定。.这一点.@卡牌大师...
需注意，L1正则化除了和L2正则化一样可以约束数量级外，L1正则化还能起到使参数更加稀疏的作用，稀疏化的结果使优化后的参数一部分为0，另一部分为非零实值。非零实值的那部分参数可起到选择重要参数或特征维度的作用，同时可起到去除噪声的效果。
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