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
第 1 章测验
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
第 2 章测验
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
第 3 章测验
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
第 4 章测验
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
第 5 章测验
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
第 6 章测验
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
第 7 章测验
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
第 8 章测验
训练监控：损失曲线与指标
这部分内容有帮助吗？
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 一本内容全面的深度学习理论基础教材，涵盖优化、正则化和模型评估，这些内容有助于理解损失曲线和指标。
- CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Lecture Notes, Fei-Fei Li, Yunzhu Li, Ruohan Gao, 2023 (Stanford University) - 讲义提供了训练神经网络的实践建议，诊断过拟合和欠拟合等常见问题，以及使用损失曲线和验证指标进行监控的作用。
- Training a classifier (PyTorch tutorial), PyTorch Documentation, 2024 - PyTorch官方教程展示了标准的训练循环，说明了如何计算和跟踪训练集与验证集的损失和准确度。
- TensorBoard: Scalar Dashboard, TensorFlow Documentation, 2024 (TensorFlow) - TensorBoard标量仪表盘的官方文档，解释了如何记录和可视化损失和指标等标量值随时间的变化，这对于训练监控是必要的。
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