南昌网站系统,cms自助建站系统,海南建设交易中心网站,企业网站静态模板吉谱斯现象Gibbs#xff08;又叫吉谱斯效应#xff09;#xff1a; 用有限项傅里叶级数表示有间断点的信号时#xff0c;在间断点附近不可避免的会出现振荡和超量。超量的幅度不会随所取项数的增加而减小。只是随着项数的增多#xff0c;振荡频率变高#xff0c;并向间断… 吉谱斯现象Gibbs又叫吉谱斯效应 用有限项傅里叶级数表示有间断点的信号时在间断点附近不可避免的会出现振荡和超量。超量的幅度不会随所取项数的增加而减小。只是随着项数的增多振荡频率变高并向间断点处压缩从而使它所占有的能量减少。当选取项数趋于无穷时超量趋于一个常数约占9%这种现象称为吉普斯现象。正则化的理解 正则化就是对最小化经验误差函数上加约束这样的约束可以解释为先验知识(正则化参数等价于对参数引入先验分布)。约束有引导作用在优化误差函数的时候倾向于选择满足约束的梯度减少的方向使最终的解倾向于符合先验知识(如一般的l-norm先验表示原问题更可能是比较简单的这样的优化倾向于产生参数值量级小的解一般对应于稀疏参数的平滑解)。 同时正则化解决了逆问题的不适定性产生的解是存在唯一同时也依赖于数据的噪声对不适定的影响就弱解就不会过拟合而且如果先验(正则化)合适则解就倾向于是符合真解(更不会过拟合了)即使训练集中彼此间不相关的样本数很少。 为什么我们要得到稀疏性的特征表示呢当然是为了防止过拟合提高泛化能力更好地解释模型....其实从生物学的角度人脑中的大量神经元当受到外界刺激图像或者声音时只有少量的神经元被激活大部分神经元处于抑制状态。正则化项可以是模型参数向量的范数。不同的正则化项对参数w的约束不同取得的效果也不同常见的正则化项零范数、一范数、二范数、迹范数、Frobenius范数和核范数等等。 L2范数可以防止过拟合提升模型的泛化能力从优化或者数值计算的角度来说L2范数有助于处理 condition number不好的情况下矩阵求逆很困难的问题。 L1范数是指向量中各个元素绝对值之和又叫“稀疏规则算子”Lasso regularization。转载于:https://www.cnblogs.com/ZhangWK/p/6870124.html
