常用的正则化技巧主要包括:
一、L1正则化
L1正则通过添加|θ|到代价函数中来实现正则化。它的作用是:
- 产生稀疏解(多参数变为0)
- 选择最相关特征
L1正则化的效果等同于特征选择。
二、L2正则化
L2正则通过添加θ^2到代价函数中来实现正则化。它的作用是:
- 防止模型过度复杂,降低方差
- 控制特征权重,避免过拟合
L2正则化的效果等同于shrinkage。
三、Dropout
Dropout通过在网络中间随机关闭部分单元来实现正则化。它的作用是:
- 防止单元过度依赖少量神经元
- 强制网络学习更加稳固的特征
Dropout将神经网看作多颗网络的集合。
四、数据增强
通过对数据进行变换、翻转、Noise等操作来实现正则化。
它的作用是:
- 增加模型所见数据的多样性
- 模型可以学到不变的特征
数据增强强化模型的鲁棒性。
总的来说,正则化技巧的主要作用包括:
- L1正则化:选择最相关特征
- L2正则化:防止过拟合
- Dropout:防止过度依赖
- 数据增强:增加多样性
它们的技巧不同,但目的相同:
降低模型的复杂度,提高泛化能力。