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自编码器加入正则项,优化几次后停止,精度没有提高,怎么办
liuliguo521
2016-12-05 04:29:39
用的手写体那个自编码器框架进行高光谱数据的分类识别,在sparseencodercost.m里加入了新的正则项,但是精度没有提高,而且前两层出现step length below tolx ,怎么办,还需要在其他出修改代码,比如stackaecost.m里?
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自编码器加入正则项,优化几次后停止,精度没有提高,怎么办
用的手写体那个自编码器框架进行高光谱数据的分类识别,在sparseencodercost.m里加入了新的正则项,但是精度没有提高,而且前两层出现step length below tolx ,怎么办,还需要在其他出修改代码,比如stackaecost.m里?
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论文研究-基于雅克比稀疏自动编码机的手写数字识别算法.pdf
由于手写数字边缘轮廓差异大造成书写风格的不同,为了
提高
识别准确度,通过在自动编码机中
加入
稀疏约束项和雅克比
正
则项,提出一种雅克比稀疏自动编码机(JSAE)的算法进行手写数字识别。
加入
稀疏约束项能够有效提取数据中的隐藏结构,而雅克比
正
则化可以描述数据点的边缘特征,
提高
自动
编码器
算法的学习能力,从而更准确地抽取样本的本质特征。实验结果表明,JSAE在分类准确率上要高于自动编码机(AE)和稀疏自动编码机(SAE)算法。
关于目标函数
正
则项
在machine learning的
优化
中,经常看到一些目标表达式加上
正
则项来防止过拟合。 比如: 最后一项就是
正
则项。
加入
正
则项会导致weight decay,它使得weight趋向于零,因为对于overfitting现象,weight值会过拟合的高,
加入
正
则项使得
优化
式和数据妥协,防止过拟合现象。 转载于:https://www.cnblogs.com/jilichua...
[模型
优化
]模型欠拟合及过拟合判断、
优化
方法
[模型
优化
]模型欠拟合及过拟合判断、
优化
方法 一、模型欠拟合及过拟合简介 模型应用时发现效果不理想,有多种
优化
方法,包含: 添加新特征 增加模型复杂度 减小
正
则项权重 获取更多训练样本 减少特征数目 增加
正
则项权重 具体采用哪种方法,才能够有效地
提高
模型
精度
,我们需要先判断模型是欠拟合,还是过拟合...
为什么
正
则化后,权重小的损失的更多,而权重大的则损失的少?
黑:过拟合怎么
办
? 白:
加入
正
则项防止过拟合白:
加入
正
则项防止过拟合 黑:什么是
正
则项? 白:就是在原来的损失函数
加入
惩罚项 比如原损失函数:
加入
惩罚项之后损失函数: 黑:还是不明白为什么
加入
这个
正
则项后就会防止过拟合了呢?原理是啥呢? 白:引入
正
则项后,会使权重小的特征的权重损失的更多的,而对权重大的特征的权重相对来说损失的就少很多。 黑:数学不好的我怎么也看不出来权重小的损失的多啊?不应...
用MindSpore框架复现
正
则化实验:了解
正
则化手段与提前
停止
用MindSpore框架复现
正
则化实验 ——了解
正
则化手段与提前
停止
实验介绍 一般而言,
正
则化是为了防止过拟合或者帮助
优化
。本实验会给出几种神经网络中最受欢迎的
正
则化方法,以及用MindSpore实现:提前
停止
,L2
正
则化,dropout。此外该实验也增加了Batch Normalization(批标准化)方法进行对比实验。 通过构建
加入
噪音的cosine模型,
加入
各种
正
则化技术形成对比: 提前
停止
:当验证集的性能开始下降时
停止
训练。 L2
正
则化是简单地将L2
正
则项"λ"∣∣θ∣∣22||\theta|
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