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18/11/2020 11/11/2020 总的说来,它是把目标值(Yi)与估计值(f (xi))的绝对差值的总和(S)最小化: L2范数损失函数,也被称为最小平方误差(LSE)。� 在深度学习中,用的比较多的正则化技术是L2正则化,其形式是在原先的损失函数后边再加多一项: 1 2 λ θ i 2 ,那加上L2正则项的损失函数就可以表示为: L (θ) = L (θ) + λ ∑ i n θ i 2 ,其中 θ 就是网络层的待学习的参数, λ 则控制正则项的大小,较大的取值将较大程度约束模型复杂度,反之亦然。

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