http://blog.sina.com.cn/s/blog_890c6aa30100z7su.html
在机器学习或者模式识别中,会出现overfitting,而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和。其用来惩罚大的权值。
权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值,而惩罚大的权值。因为大的权值会使得系统出现过拟合,降低其泛化性能。
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在机器学习或者模式识别中,会出现overfitting,而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和。其用来惩罚大的权值。
权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值,而惩罚大的权值。因为大的权值会使得系统出现过拟合,降低其泛化性能。