本文主要是介绍深度学习100问48:如何在RNN中实现正则化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
嘿，朋友！想知道怎么给 RNN 加上“小约束”，让它变得更厉害吗？来，听我讲讲。
一、Dropout——让神经元“轮休”
想象一下，RNN 是一个忙碌的办公室，里面有很多员工（神经元）。Dropout 就像是一个调皮的经理，时不时地随机让一些员工去休息，不参与工作。这样一来，其他员工就得更加努力地干活，不能只依赖那几个固定的人。这样可以防止大家都偷懒，只靠那几个厉害的员工，从而让整个办公室（RNN）更有活力，不那么容易出错。
二、权重衰减——给权重“减肥”
把 RNN 的权重想象成一群爱长肉的小怪兽。如果不控制它们，它们就会变得超级胖，行动起来很笨拙。权重衰减就是给这些小怪兽戴上一个“紧箍咒”，让它们不能长得太大。这样它们就会变得更苗条，行动更敏捷，整个 RNN 也能跑得更快更好，不容易摔倒（过拟合）。
三、早停法——及时“刹车”
这就像你在玩赛车游戏。你一直在训练你的赛车（RNN），想让它跑得更快。但是如果一直训练下去，赛车可能会开始失控，在弯道上撞墙（过拟合）。早停法就是在你看到赛车有点不对劲的时候，赶紧按下刹车，保存它在最好状态时的参数。这样你就可以用状态最好的赛车去比赛啦。
四、增加数据量——给 RNN 更多“素材”
如果把 RNN 比作一个画家，那数据就是它的颜料和画布。越多的颜料和画布，画家就能画出更多不同的画，不会总是画一样的东西。所以，通过数据增强等方法增加数据量，就像是给画家提供了更多的创作素材，让画家（RNN）能画出更漂亮、更有创意的画，而不是一直重复画那几幅画。
这篇关于深度学习100问48:如何在RNN中实现正则化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
