趋近智
深度学习中的模型正则化与优化
章节 1: 泛化能力的挑战
模型泛化介绍
理解欠拟合与过拟合
深度学习中的偏差-方差权衡
诊断模型表现：学习曲线
验证与交叉验证策略
正则化与优化的作用
配置开发环境
动手：过拟合的可视化
章节 2: 权重正则化方法
权重正则化背后的理念
L2正则化（权重衰减）：机制
L2 正则化：数学公式
L1 正则化：机制与稀疏性
L1 正则化：数学表述
L1和L2正则化的比较
弹性网络：L1与L2的结合
权重正则化的实现
动手实践：将L1/L2应用于网络
章节 3: 丢弃法正则化
Dropout介绍：避免协同适应
Dropout 在训练时的工作原理
在测试时调整激活值
反转Dropout实现
Dropout 比率作为超参数
卷积层和循环层的使用考量
在实践中应用Dropout
动手实践：添加 Dropout 层
章节 4: 训练稳定性归一化技术
内部协变量偏移问题
批归一化介绍
批量归一化：前向传播计算
批标准化：反向传播计算
批量归一化的好处
测试时的批量归一化
网络中的考量与放置
层归一化简介
实现批量归一化
动手实践：整合批标准化
章节 5: 基本优化算法
回顾梯度下降
标准梯度下降的难题
随机梯度下降（SGD）
小批量梯度下降
SGD的挑战：噪声与局部最小值
带动量的随机梯度下降：加速收敛
涅斯捷罗夫加速梯度 (NAG)
实现SGD和动量
实践：比较梯度下降、随机梯度下降和动量法
章节 6: 自适应优化算法
自适应学习率的必要性
AdaGrad：调整每个参数的学习率
AdaGrad 的局限性：学习率衰减
RMSprop：处理AdaGrad的局限性
Adam：自适应矩估计
Adam算法细致分析
Adamax 和 Nadam 变体（简要概述）
优化器选择指南
实现 Adam 和 RMSprop
动手实践：优化器比较实验
章节 7: 优化细节调整与超参数调整
参数初始化的重要性
常见的初始化策略（戈洛特，何凯明）
学习率调度的缘由
步进衰减策略
指数衰减及其他调度方法
预热策略
调整超参数：学习率、正则化强度、批大小
批处理大小与学习率的关系
超参数：网格搜索与随机搜索的比较
实施学习率调度
实践：模型超参数调整
章节 8: 技术组合与实际考量
正则化与优化之间的联动
典型的深度学习训练流程
训练监控：损失曲线与指标
提前停止作为正则化
结合 Dropout 与批归一化
数据增强作为隐式正则化
选择恰当的技术组合
调试与优化/正则化相关的训练问题
动手实践：构建与调整正则化/优化模型
优化器选择指南
这部分内容有帮助吗？
- Adam: A Method for Stochastic Optimization, Diederik P. Kingma, Jimmy Ba, 2015 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.1412.6980 - 介绍了Adam优化器，其应用广泛且常作为默认选择。
- Decoupled Weight Decay Regularization, Ilya Loshchilov, Frank Hutter, 2019 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.1711.05101 - 提出了AdamW，将权重衰减与自适应学习率分离，提升了正则化效果。
- Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization, John Duchi, Elad Hazan, Yoram Singer, 2011 Journal of Machine Learning Research (JMLR), Vol. 12 (Journal of Machine Learning Research) DOI: 10.5555/1953048.2021021 - 介绍了AdaGrad，这是一种基础的自适应学习率方法。
- On the Importance of Initialization and Momentum in Deep Learning, Ilya Sutskever, James Martens, George Dahl, and Geoffrey Hinton, 2013 Proceedings of the 30th International Conference on Machine Learning (ICML) - 讨论了基于动量的SGD（包括Nesterov动量）在深度学习中的有效性。