news 2026/6/21 13:38:46

16、机器学习中的正则化、度量分析与性能评估

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张小明

前端开发工程师

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16、机器学习中的正则化、度量分析与性能评估

机器学习中的正则化、度量分析与性能评估

1. 权重是否真的会趋近于零

在机器学习中，观察权重如何趋近于零是很有启发性的。对于一个具有两个特征的人工数据集，采用 ℓ2 正则化（γ = 10⁻³，λ = 0.1），经过 1000 个训练周期后，权重 w₁₂⁵₃ 会迅速下降至接近零，1000 个周期后的权重值为 2 · 10⁻²¹，实际上可以认为是零。

层λ = 0 时权重小于 1e - 3 的百分比λ = 3 时权重小于 1e - 3 的百分比
10.052.7
20.2553.8
30.7546.3
40.2545.3
50.060.0

从表格数据可以看出，使用正则化（λ = 3）时，各层权重小于 1e - 3 的百分比显著增加，这表明正则化有助于使权重趋近于零。

权重趋近于零

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