概念
正則化是一種用于減少過擬合（overfitting）的技術(shù)，可以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個層次中應(yīng)用，包括激活函數(shù)。激活函數(shù)的正則化主要目的是減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，防止網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練集上過度學(xué)習(xí)，從而提高泛化能力。
一些可以用于正則化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中激活函數(shù)的方法：
L2 正則化（權(quán)重衰減）：在網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)中引入 L2 正則化項(xiàng)，通過懲罰權(quán)重的平方和來防止權(quán)重過大。L2 正則化可以使權(quán)重趨向于分布在較小的范圍內(nèi)，有助于減少模型的復(fù)雜性。
Dropout：雖然不是激活函數(shù)本身的正則化，但是 Dropout 是一種在訓(xùn)練過程中隨機(jī)將一些神經(jīng)元置零的技術(shù)，可以看作是對網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)進(jìn)行正則化。Dropout 可以防止神經(jīng)元之間的協(xié)同適應(yīng)，減少過擬合。
激活函數(shù)的變種：一些激活函數(shù)的變種具有正則化的效果，例如 Leaky ReLU、Parametric ReLU（PReLU）、Exponential Linear Units（ELU）等。這些激活函數(shù)在負(fù)值區(qū)域引入一些非線性，可以有助于減少神經(jīng)元的活性，從而起到正則化的作用。
Noise Injection：在激活函數(shù)的輸入中添加噪聲可以幫助模型更好地泛化。例如，可以在輸入數(shù)據(jù)中添加隨機(jī)噪聲，或者在激活函數(shù)的輸出中添加高斯噪聲。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-656033.html
Batch Normalization：盡管 Batch Normalization 主要用于加速訓(xùn)練和穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)，但它也可以起到正則化的作用。通過規(guī)范化每個批次的輸入，Batch Normalization 可以減少神經(jīng)元的協(xié)同適應(yīng)，從而有助于防止過擬合。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-656033.html
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