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RNN正则化:要对哪个组件进行正则化?

我正在构建一个用于分类的RNN(在RNN之后有一个softmax层)。要进行正则化的选项有很多,我不确定是否只尝试所有这些,效果会一样吗?在什么情况下我应该规范哪些组件?

这些组件是:

  • 内核权重(图层输入)
  • 循环重量
  • 偏压
  • 激活功能(层输出)

python regularized deep-learning keras recurrent-neural-network

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