regularized
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在 Tensorflow 训练期间改变正则化因子
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更新 Python sklearn Lasso(normalize=True) 以使用管道
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PyTorch 中带 dropout 正则化的逻辑回归
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使用多层权重的正则化函数？
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如何对分类问题执行弹性网？
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为什么我使用 Logistic 正则化 glmnet 代码得到 0 和 1 之外的概率？
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具有 L1 正则化的逻辑回归模型
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对 R 中的多个弹性网使用特定的 alpha 参数
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同时弹性净回归
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使用 glmnet 进行正则化回归：组间没有差异？
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哪个是八度正则化的正确实施？
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为什么 pytorch 中的正则化和 scratch 代码不匹配，pytorch 中用于正则化的公式是什么？
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如何在 Keras/TensorFlow 的自定义层中应用内核正则化？
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如何在 Tensoflow.Keras 中将可训练参数带入损失函数
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有没有办法在整体损失函数中添加 keras 'custom layer' based/specific 惩罚？
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混合正则化器有意义吗？
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套索回归不会删除 2 个高度相关的特征
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R中套索、弹性网和岭回归的不同惩罚函数
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模型初始化后激活正则化
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减少（相对于延迟）神经网络中的过度拟合