原创AI技术博客
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正则化和数据增强对模型的影响并不总是好的:The Effects of Regularization and Data Augmentation are Class Dependent
正则化是一种基本技术,通过限制模型的复杂性来防止过度拟合并提高泛化性能。目前的深度网络严重依赖正则化器,如数据增强(DA)或权重衰减,并采用结构风险最小化,即交叉验证,以选择最佳的正则化超参数。然而,正则化和数据增强对模型的影响也不一定总是好的。来自Meta AI研究人员最新的论文发现,正则化是否有效与类别高度相关。

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