正则化参数取值范围（什么是正则化参数）

很多朋友对于什么是正则化参数和正则化参数取值范围不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

深层神经网络的超参数调试、正则化及优化

神经网络中的超参数主要分为三类：网络参数、优化参数、正则化参数。 网络参数 可指网络层与层之间的交互方式(相加、相乘或者串接等)、卷积核数量和卷积核尺寸、网络层数(也称深度)和激活函数等。

即使对于那些全卷积神经网络(如GoogleNet和SqueezeNet)，深度压缩仍然可以将它们压缩一个数量级。

所以要尽量选择输出具有zero-centered特点的激活函数以加快模型的收敛速度。

优化算法：用于更新网络参数，使得损失函数最小化，常见的优化算法有梯度下降、Adam、RMSprop等。 正则化：用于防止过拟合，常见的正则化方法有LL2正则化、dropout等。

线性 丨r丨r0.05

这是一个关于线性 的假设检验，其中r是Pearson相关系数，表示两个变量之间的线性相关程度，r+0.05则表示在原有的相关系数上增加0.05。

R方值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于0.05，F和t的显著性都是0.05。

R：代表线性 方程的相关系数，描述线性关系的强度和方向，其值范围为-1到1之间，越接近于1或-1表示关系越强，越接近于0表示关系越弱。F：代表F值，也就是方差分析求出的统计量，用于检验 方程是否显著。

r值是一种统计量，它反映了变量之间的线性关系的强度。根据查询相关资料信息显示，r值是一种统计量，它反映了变量之间的线性关系的强度。r值越大，表明变量之间的线性关系越强，反之亦然。

r是线性 方程的相关系数，描述线性关系的强度和方向。其值范围为-1到1之间，越接近于1或-1表示关系越强；越接近于0表示关系越弱。正值表示正相关，负值表示负相关。建议仔细看书，书上的例题更直观。

正则化的通俗解释

正则化： 正则化的目的：防止过拟合！ 正则化的本质：约束（限制）要优化的参数。

图像复原从数学角度考虑，它等价于第一类fredholm积分方程，是一种反问题，具有很大的病态性，因此，必须进行正则化处理。从统计的角度看，正则化处理其实就是一种图像的先验信息约束 。

正则化(regularization)，是指 性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。

正则化是一种 的形式，它将系数估计（coefficient estimate）朝零的方向进行约束、调整或缩小。也就是说，正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度，从而避免过拟合的危险。

特殊要说明的是用L1正则化来降维和PCA降维是不同的，可以理解为L1正则化是用了数据的标签来做的，而PCA无需数据的标签。所以L1正则化实际上是带有监督学习性质的降维方法。

正则化 ，是一种可以改善或者减少过度拟合问题(over-fitting)的技术。

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