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初学入门：深度学习超参数简单理解
正则表达式
批量计算
我们将从多个方面回顾对象检测的历史，包括里程碑检测器、目标检测数据集、指标和关键技术的发展。
计算机视觉研究院
2022-01-27
245
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机器学习------令人头疼的正则化项
机器学习
监督学习
正则表达式
监督机器学习问题无非就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让模型拟合训练数据，而规则化参数是防止模型过分拟合训练数据，但训练误差小并不是最终目标，最终目标是希望模型的测试误差小，也就是能准确的预测新的样本。所以需要保证模型“简单”的基础上最小化训练误差，这样得到的参数才具有好的泛化性能(也就是测试误差也小)，而模型“简单”就是通过规则函数来实现的。 一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数： （正则化代价函数）=（经验代价函数）+（正则化参数）X（正则化项） 第一项是衡量模型预测与实际的
计算机视觉研究院
2018-04-17
1.1K
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