tensorflow框架 机器学习中使用“正则化来防止过拟合“到底是一个什么原理？
机器学习中使用“正则化来防止过拟合“到底是一个什么原理？
说白了，正则化就是给原来的极值函数增加不确定性，也就是说，你不能满足你给出的所有数据集。那对你的健康有害。我会添加一些随机性和惩罚因素，让你保留一些。
正则化长细比，钢结构中的一个概念？
根据现行钢结构规范，长细比计算有两个目的。
首先，检查是否超过允许的长细比。目的不是考虑钢种（或屈服强度）。
第二，当然是计算受压构件的稳定性。在规范中，稳定系数通过调整长细比或一般长细比来获得，表示为λn=λ/πsqrt（E/FY）。
弹性和非弹性屈曲的临界长细比为4.71sqrt（E/FY）。如果长细比λ小于此值，则柱屈曲时会出现塑性区。
稳定应力为FY*0.658fy/Fe，否则为弹性屈曲，稳定应力为0.877fe。式中，Fe=π2E/λ2，可见该值为欧拉荷载。例如，如果FY=345mpa，则极限长细比为115。因此，柱的稳定系数与其强度有一定的关系，这取决于柱是发生弹性屈曲还是非弹性屈曲。
扩展数据：
是给平面不可约代数曲线某种形式的全纯参数表示。
对于PC^2中的不可约代数曲线C，求紧致黎曼曲面C*和全纯映射σ：C*→PC^2，严格定义了σ（c*）=c
！设c是一条不可约的平面代数曲线，s是c的奇点集，如果有一个紧致黎曼曲面c*和一个全纯映射σ：c*→PC^2，则
（1）σ（c*）=c（2）σ^（-1）（s）是一个有限点集，（3）σ：c*σ^（-1）（s）→cs是一对一映射
，那么（c*，σ）称为c的正则化，当没有混淆时，我们也可以称c*为c的正则化
实际上，正则化方法是将不可约平面代数曲线奇点处具有不同切线的曲线分支分开，从而消除奇异性。
参考资料：]~[AI疯狂高级正则化-今天的头条新闻]https://m.toutiaocdn.com/item/6771036466026906123/？app=newsuArticle×tamp=157662997&reqid=201912180846060100140470162DE60E99&groupid=6771036466026906123&ttfrom=copylink&utmuSource=copylink&utmuMedium=toutiaoios&utmuCampaign=client神经网络正则化技术包括数据增强、L1、L2、batchnorm、dropout等技术。本文对神经网络正则化技术及相关问题进行了详细的综述。如果你有兴趣，可以关注我，继续把人工智能相关理论带到实际应用中去。
卷积神经损失函数怎么加入正则化？
L1正则化假设参数的先验分布为拉普拉斯分布，可以保证模型的稀疏性，即某些参数等于0；L2正则化假设参数的先验分布为高斯分布，可以保证模型的稳定性，即，参数值不会太大或太小。在实际应用中，如果特征是高维稀疏的，则使用L1正则化；例如。
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