小批量正则化第12页

华为ICT——第一章-神经网络基础私人笔记

最小值（最小化）梯度下降：增长的最快反向传播：更新参数：均方差损失函数：（主要用于回归问题）交叉熵损失函数：（主要用于分类问题）梯度下降法：小批量梯度下降Mbgd（一

希斯奎·2023-10-18 18:17

各种损失函数详解

目标函数（ObjectFunction）：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是（代价函数+正则化项）。2.常用的损失函数这一节转载自博客（1）0-1损失

城市郊区的牧羊人·2023-10-18 12:57

机器学习之回归与聚类算法

回归与聚类算法线性回归欠拟合与过拟合分类算法-----逻辑回归与二分类模型保存和加载无监督学习----K-means算法目录回归与聚类算法线性回归线性回归的损失和优化原理优化损失线性回归API欠拟合与过拟合正则化岭回归分类算法

芒着可爱·2023-10-18 07:36

机器学习基础之《回归与聚类算法（3）—线性回归优化：岭回归》

一、什么是岭回归其实岭回归就是带L2正则化的线性回归岭回归，其实也是一种线性回归。

csj50·2023-10-18 07:01

EVT/DVT/PVT/MP是指在制造行业一个产品

EVT：EngineeringVerificationTest工程验证测试阶段DVT：DesignVerificationTest设计验证测试PVT：ProductionVerificationTest小批量生产验证测试

奋进的大脑袋·2023-10-18 07:27

Cross-View Regularization for Domain Adaptive Panoptic Segmentation域适应全景分割的交叉视图正则化（文章解读）

内容简介现有的大多数全景分割方法多为在有监督环境下进行，本次工作就在很少被关注到的无监督域适应设置下对全景分割方法进行研究。设计一个域自适应全景分割网络：CVRN，通过采用inter-taskregularization(ITR)和aninter-styleregularization(ISR)来解决域自适应的全景分割问题。具体来说，ITR利用实例分割和语义分割的互补性来规范其自训练。ISR采用在

曾老师不是逗·2023-10-17 15:54

正则化：L0 vs L1 vs L2

为什么正则化可以缓解过拟合？过拟合时，拟合函数的系数往往非常大。过大的权重会导致模型过多地学习到某些数据的个性特征，从而导致过拟合。

cherryleechen·2023-10-17 11:45

Logistic回归和Softmax回归引入$L_2$正则化后的梯度下降过程

Logistic回归和Softmax回归引入L2正则化后的梯度下降过程Logistic回归引入L2L_2L2正则化后的梯度下降过程Softmax回归引入L2L_2L2正则化后的梯度下降过程Logistic

早安不安·2023-10-17 11:04

ICLR20 - 旷视研究院提出MABN：解决小批量训练BN不稳定的问题

本次先大体翻译MABN的论文，有机会我会把YOLO中的BN换成MABN在小批次上试试效果。目录背景介绍批归一化中的统计量滑动平均批归一化实验论文地址背景批度归一化（BatchNormalization/BN已经成为深度学习领域最常用的技术之一，但他的表现很受批次(BatchSize)限制。小批次样本的批统计量（BatchStatistics)十分不稳定，导致训练的收敛速度比较慢，推理性能不好。因此

CristianoC·2023-10-17 10:40

【机器学习】逻辑回归

文章目录逻辑回归定义损失函数正则化sklearn里面的逻辑回归逻辑回归逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。

高朗·2023-10-17 05:01

【PyTorch深度学习实践】02_梯度下降

文章目录梯度下降1.梯度下降算法实现代码2.随机梯度下降实现代码3.小批量随机梯度下降梯度下降1.梯度下降算法之前可以使用穷举的方法逐个测试找使损失函数最小的点（即找最优权重），但权重过多时，会使穷举变得非常困难

青山的青衫·2023-10-17 00:32

PyTorch深度学习实践03——梯度下降算法

本节学习使用梯度下降算法自动更新权重，目标是求出使cost最小的权重组合优化问题：求解使得目标函数（cost）最小的权重组合的任务（即第二行式子所示）梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD），小批量随机梯度下降

UnFledged·2023-10-17 00:00

机器学习（5）——代价函数误差分析

训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代

WarrenRyan·2023-10-16 18:29

残差层

引言在VGG中，随着网络层数的增多，往往伴随着以下几个问题：计算资源的消耗（通过增加GPU来解决）模型容易过拟合（采集海量数据，使用dropout正则化）产生梯度消失和梯度爆炸（使用batchnorm）

LuDon·2023-10-16 08:37

PCB批量制板---付费版经验

当我们的产品制作完成后，会进行数据测试及环境实验，当拿到授权可以进行售卖的时候，会进行小批量试产，这就需要我们批量制板，这是我们做的PCB不是由工程师焊接，这么多也焊不完。

哆啦哆小魔仙·2023-10-16 07:08

浅谈从机器学习到深度学习

频率派有“四化”，如图所示，正则化有很多种，在损失函数后面加一个惩罚项，比如线性回归里面的L1和L2正则化，每个模型的正则化项不一定相同；核化用处非常多，常见的有kernelSVM，另外在降维也有用到，

江小北·2023-10-16 04:38

机器学习-有监督学习-神经网络

y=⟨w,x⟩+by=\langlew,x\rangle+by=⟨w,x⟩+b分类与回归懂得两者区别激活函数，损失函数感知机模型感知机模型的本质是线性模型，再加上激活函数训练数据、损失函数、梯度下降，小批量梯度下降神经网络算法整体流程

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:47

NNDL:作业3

在Softmax回归的风险函数(公式(3.39))中如果加上正则化项会有什么影响?(1)在Softmax回归的风险函数中加入正则化项会对模型的训练产生影响。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-15 16:45

torch.nn.MarginRankingLoss文本排序

创建一个标准，用于测量给定输入x1、x2、两个1D小批量或0D张量以及标签1D小批量或0D张量y（包含1或-1）的损失。

AI生成曾小健·2023-10-15 14:00

【Pytorch】深度学习之数据读取

数据读入流程使用Dataset+DataLoader完成Pytorch中数据读入Dataset定义数据格式和数据变换形式DataLoader用iterative的方式不断读入批次数据，实现将数据集分为小批量进行训练使用

自律版光追·2023-10-15 14:28

机器学习——学习路线

一、PytorchPytorch安装Pytorch基础Pytorch项目实践二、机器学习1、监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失

Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

＂正则表达式“是字符检索公认的王者，Excel用户如何理解和使用【转载备查】

文章转载来源Excel—VBA实战应用案例汇聚节选正则化表达【传送门】常用的正则化表达筛选汉字：[\u4e00-u9fa5]筛选数字：[0-9]英文字母：[a-zA-Z]手机号码：^((13[0-9])

Wency(王斯-CUEB)·2023-10-15 08:02

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.4 循环神经网络

8.4.1无隐状态的神经网络对于无隐藏装态的神经网络来说，给定一个小批量样本X∈Rn×d\boldsymbol{X}\in\mathbb{R}^{n\timesd}X∈Rn×d，则隐藏层的输出H∈Rn×

AncilunKiang·2023-10-15 08:31

机器学习入门（九）：回归与聚类算法——线性回归、过拟合、岭回归

学习目录：线性回归：案例：波士顿房价预估（比较正规方程和梯度下降优化方法）使用正规方程优化：使用梯度下降优化：使用均方误差（MSE）评估模型好坏：总结：过拟合与欠拟合正则化类别：**L2正则化（常用）：

【变强大】·2023-10-15 05:37

LR

机器学习】逻辑回归（非常详细）引用L1正则化与L2正则化L1相比于L2为什么容易获得稀疏解？参数模型和非参数模型SVM和Logistic回归分别在什么情况下使用？LinearSVM和LR有什么异同？

大鱼奔大江·2023-10-15 01:21

机器学习-期末复习

3.信息增益率基尼指数4.剪枝第十八章神经网络算法原理1.深度学习要解决的问题2.深度学习应用领域补充：K近邻算法3.得分函数4.损失函数的作用5.前向传播和反向传播6.神经网络整体架构7.神经元8.正则化和激活函数

whh_0509·2023-10-14 22:19

机器学习期末复习题及答案

87591530第一套一．单项选择机器学习把数据集分成训练集和（B）A.分析集B.测试集C.导入集D.备用集2.以下属于解决模型欠拟合的方法是©A、增加训练数据量B、对模型进行裁剪C、增加训练过程的迭代次数D、正则化

闫海南·2023-10-14 22:16

第一章机器学习导学

1.2机器学习的算法1.kNN2.线性回归3.多项式回归4.逻辑回归5.模型正则化6.PCA7.SVM8.决策树9.随机森林10.集成学习11.模型选择12.模型调整1.3

麦兜儿流浪记·2023-10-14 21:53

吴恩达深度学习笔记(31)-为什么正则化可以防止过拟合

为什么正则化有利于预防过拟合呢？（Whyregularizationreducesoverfitting?）为什么正则化有利于预防过拟合呢？为什么它可以减少方差问题？我们通过两个例子来直观体会一下。

极客Array·2023-10-14 20:17

数据特征选择 | Lasso特征选择（Python）

其中，Lasso算法作为一种基于L1正则化的稀疏学习方法，能够通过对系数进行惩罚，实现对特征的筛选和压缩，进而达到降维的目的

算法如诗·2023-10-14 19:11

机器学习算法进阶——回归算法

回归算法——理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础：最小二乘、正则化、过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类：Softmax回归回归实践

糖糖Amor·2023-10-14 14:21

解锁机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南

更新规则代码示例：基础的梯度下降更新规则三、批量梯度下降（BatchGradientDescent）基础算法代码示例四、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）基础算法代码示例优缺点五、小批量梯度下降

TechLead KrisChang·2023-10-14 01:30

2020-04-04

TransienceforRegularization遗忘正则化记忆的遗忘可能是大脑避免对环境的过度适应的手段，从而提高行为的灵

辰_123·2023-10-13 18:14

chapter_linear-networks：线性回归的从零开始实现

在这一节中，(我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器)。

weiket·2023-10-13 13:13

2022-1-29第四章机器学习进阶--回归

其实就是目标函数）（目标函数要最小—梯度为0—驻点）(为何不可逆或防止过拟合可以增加扰动)概念：给定k个点，一定存在k-1次项方程式，通过这个K个点线性回归：出现过拟合（正则项：避免参数过大造成的过拟合）：L2正则化

YJF-NJU·2023-10-12 23:23

以数据为中心的AI v.s. 以模型为中心的AI

所有在机器学习课程教的技巧都是为了这个目标：模型（神经网络，决策树等等），训练技巧（正则化，优化算法，损失函数等等），以及模型/超参数选择（还有模型融合，集成学习）

bluepomelo·2023-10-12 21:31

MES管理系统如何解决电子企业排产难度大的问题

随着消费者需求的多样化和个性化，电子产品定制化程度越来越高，款式多样且需要小批量生产。这种情况下，企业面临着计划排产难度大、资源协调困难等问题。

深蓝易网·2023-10-12 17:02

优化问题 | 梯度下降的知识整理、Python实现及batch_size参数的总结

文章目录1综述2三种形式2.1批梯度下降法（BGD）：整个训练集2.2随机梯度下降法（SGD）：1个训练样本2.3小批量梯度下降法（MBGD，SGD）：n个训练样本2.4梯度下降的python实现2.5

然然然然_·2023-10-12 17:14

浅谈batch, batch_size, lr, num_epochs

batch_size:叫做小批量，这个取值通常是2**n，将一个训练集分成多个小批量进行优化。

lin_xiao_yi·2023-10-12 17:03

关于深度学习中的batch_size

实际上，在深度学习中所涉及到的数据都是比较多的，一般都采用小批量数据处理原则。小批量训练网络的优点：1.相对海量的的数据集和内存容量，小批量处理需要更少的内存就可以训练网络。2.通常小批量训练网络

Lank蓝柯·2023-10-12 17:29

tensorflow2笔记：自定义模型（激活函数、初始化、正则化、约束、损失、模型、训练循环）

自定义损失函数自定义损失函数保存和加载自定义损失函数自定义损失配置函数自定义损失类HuberLoss保存和加载自定义损失类的模型自定义激活函数自定义激活函数激活函数类自定义初始化自定义初始化函数初始化类自定义正则化自定义正则化函数正则化约束类模型的保存和加载自定义约束自定义约束函数权重约束类实现自定义指标自定义指标类自定义层自

起名大废废·2023-10-12 16:39

拼多多商品品牌数据接口，拼多多商品详情数据接口，拼多多优惠券数据接口，拼多多API接口

直接在拼多多平台上搜索并手动复制商品数据，适合采集小批量的商品数据，但不适用于大规模数据采集。手动采集需要手动输入搜索词，进行筛选后再复制所需的数据，该方法需要花费大量的时间和人力成本，效率较低。

api_ok·2023-10-12 15:57

《Deep Learning for Computer Vision withPython》阅读笔记-PractitionerBundle(第9 - 11章)

然而，对于大规模的深度学习数据集(例如，ImageNet)，我们需要创建一次只访问数据集的一部分(例如，一个小批量)的数据生成器，然后允许该批数据通过网络。幸运的是，Keras附带了一些方法，允许

wyypersist·2023-10-12 09:57

深度学习之 9 前馈神经网络2：实现前馈神经网络，模型调优

前馈神经网络基本概念_水w的博客-CSDN博客目录手动实现前馈神经网络（1）数据集介绍➢Fashion-MNIST数据集下载➢批量读取数据，采用torch.utils.data.DataLoader读取小批量数据

水w·2023-10-12 03:41

吴恩达深度学习第二门课第一周总结

吴恩达深度学习第二门课第一周总结一、梯度消失/爆炸及解决办法二、正则化方法先上目录：从目录可以看到第一周主要解决了两个问题：过拟合，预防梯度消失/梯度爆炸。现在分别来讨论并进行代码实现。

半个女码农·2023-10-12 00:37

正则化、dropout深层神经网络

--coding:utf-8--"""CreatedonSunSep3022:57:442018@author:ltx"""采用正则化的方法和随机删除节点都有助于防止模型过拟合。

星girl·2023-10-11 23:43

上门取件，智能调度！原来寄快递可以这么高效率！

针对小批量和散件的寄件需求，传统的打电话预约、填写收件地址等繁琐流程，往往使得企业面临时间成本和人力资源的浪费。企业面临的问题有很多，下面小编为大家盘点了一些行业痛点。

大K快递·2023-10-11 22:24

《论文阅读》同情对话生成的知识桥梁 AAAI 2021

《论文阅读》同情对话生成的知识桥梁AAAI2021前言简介基础知识EmotionalDG和EmpatheticDG的不同外部知识最小最大正则化模型架构EmotionalContextGraphEmotionalContextEncoderEmotionalcontextgraphencodingEmotionalsignalperceptionEmotion-dependencydecoder

365JHWZGo·2023-10-11 21:29

【深度学习】前馈网络和正则化

一、前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork，FNN）是最早发明的简单人工神经网络。【前馈网络理解：】给定一组神经元，我们可以以神经元为节点来构建一个网络。不同的神经网络模型有着不同网络连接的拓扑结构。一种比较直接的拓扑结构就是前馈网络。下图为简单的前馈神经网络图层表示：特点：①在前馈神经网络中，不同的神经元属于不同的层，每一层的神经元可以接受到前一层的神经元信号，并产生信号

Anchor_Jun·2023-10-11 10:12

【深度学习】深度学习实验二——前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类、激活函数、优化器、正则化、dropout、早停机制

一、实验内容实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。1.1手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类问题分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线。原理介绍：回归问题使用的损失函数为平方损失函数，二分类问题使用的损失函数为nn.BCEloss函数，多分类问题使用的损失函数为交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss。三个问题的激活函数均为

yuzhangfeng·2023-10-11 10:41

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