深度学习正则化（三）—— 提前终止 + 参数共享 + 稀疏表示（三十）
news2026/5/13 23:42:07
1. 定位导航正则化 5 篇中，本篇承前启后：第 28：参数范数惩罚（L1/L2）— 加在损失函数上第 29：数据增强、噪声、半监督 — 操作数据第 30（本篇）：提前终止、参数共享、稀疏表示—隐式正则化第 31：Bagging + Dropout第 32：对抗训练 + 切面分类本篇的三个方法表面上各不相关，但内在统一——通过限制有效容量来正则化。2. 提前终止（Early Stopping）2.1 概念定义“提前终止可能是深度学习中最常用的正则化形式”——有效且简单。核心观察：训练神经网络时，训练误差持续下降，但验证误差先降后升，形成 U 形曲线。早停做法：持续监控验证集误差当验证误差开始上升时，停止训练返回验证误差最低时的参数
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