为什么深度学习中减小泛化误差称为“正则化(Regularization)”

2024-05-06 13:12

本文主要是介绍为什么深度学习中减小泛化误差称为“正则化(Regularization)”,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!

深度学习的一个重要方面是正则化(Regularization),Ian Goodfellow在《Deep Learning 》称正则化(Regularization)就是减小泛化误差。那么,为什么减小泛化误差称为正则化呢?

首先看正则化——Regularization这个单词,Regularization是创造出来的词,在牛津词典和柯林斯词典上都没有,但是有regularize。柯林斯词典对regularize的解释:

If someone regularizes a situation or system, they make it officially acceptable.

说白了,regularize的意思就是把一样东西“打整打整”,使它显得“正规”、“正经”,好让别人正儿八经认同、接受(make it officially acceptable )。

Regularization是regularize的名词,意思相同。

对于深度学习,用“参数范数惩罚”等策略打整打整模型,减小泛化误差,使大家觉得模型“正规”并认同、接受——得到应用,这自然就是Regularization——正则化。

模型训练——减小训练误差是深度学习的核心。不属于核心的正则化是对模型打整打整,以便减小泛化误差,使之得到应用,也是深度学习的重要方面。

Regularization翻译为正则化这个有点费解的词不是很合适,这个翻译应该是受到regular 在数学上翻译为“正则”的影响。不过,Regularization也确实不好翻译,中文中似乎没有确切的词与之对应,也只有慢慢接受“正则化”这个词了。

 

 

 

 

 

 

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