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干货|正在神经汇会集weight decay起到的做用是什

1、进步梯度正在汇聚合的活动。Normalization可以使特质全数缩放到[0,1],如此正在反向撒播岁月的梯度都是正在1足下,避免了梯度磨灭景象。

此中即momentum系数,广泛的领会上面式子便是,倘使上一次的momentum(即)与这一次的负梯度对象是雷同的,那此次消重的幅度就会加大,是以如此做可以到达加快收敛的流程。

一、weight decay(权值衰减)的应用既不是为了进步你所说的收敛精准度也不是为了进步收敛速率,其最终宗旨是抗御过拟合。正在失掉函数中,weight decay是放正在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项日常指示模子的繁杂度,是以weight decay的效力是调度模子繁杂度对失掉函数的影响,若weight decay很大,则繁杂的模子失掉函数的值也就大。

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