小批量正则化

P16神经网络基本架构 nn.Module的使用

正则化之类我们点开container点开module我们给的输入经过forward函数输出（前向传播）defforward(self,x):x=F.relu(self.conv1(x))x先经过一次卷积
颦蹙遥寄·2023-10-11 02:15

深度学习DAY3:神经网络训练常见算法概述

梯度下降有多个变种，包括随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降。反向传播算法（Backpropagation）：反向传播是一种基于链式法则的方法，用于计算神经网络中每个神经元的梯度。
小白脸cty·2023-10-10 20:27

【AI】深度学习——人工智能、深度学习与神经网络

文章目录0.1如何开发一个AI系统0.2表示学习(特征处理)0.2.1传统特征学习特征选择过滤式包裹式L1L_1L1正则化特征抽取监督的特征学习无监督的特征学习特征工程作用0.2.2语义鸿沟0.2.3表示方式关联
AmosTian·2023-10-10 15:11

蚂蚁金服面试凉经

一面自我介绍，项目介绍，（印象比较深刻的项目）图像质量评价方面的评价指标专业性的问题，主要是机器学习方面的，ROC计算公式，过拟合与欠拟合原因与解决办法，Relu优缺点，L1和L2正则化区别，优劣；归一化的方法
qq_23304241·2023-10-10 06:41

对于L1正则化和L2正则化的理解

在DL中，L1和L2正则化经常被使用到，因为大于1L的正则化都是凸优化的问题，是个简单问题，可以被解决。
ElE rookie·2023-10-10 04:44

【神经网络】(2) 网络优化，案例：服装图像分类，附python完整代码

各位同学好，今天和大家分享以下TensorFlow2.0深度学习中对神经网络的优化方法，包括动量、学习率、dropout、交叉验证、正则化。本节使用数学公式对网络进行优化，增加网络的灵活性。
立Sir·2023-10-09 13:57

tensorflow 解决过拟合问题

正则化特点都是通过限制权限的大小。L1：让参数变得更稀疏，即使更多的参数变为0，类似特征提取。L2：弱参数平方后变的更小，模型优化中几乎可以忽略，比如0.0001的平方。
一心一意弄算法·2023-10-08 17:00

《凤凰项目-一个IT运维的传奇》读书笔记

使工作可见限制在制品数减小批量大小减少交接次数持续识别和改善约束点消除价值流中的困境和浪费反馈原则安全的工作系统及时发现问题群策群力战胜问题获取新知在源头保障质量为下游工作中心优化建立持续学习与实验的文化建立学习型组织与文化将日常工作的改进制度化局部发现转为全局优化日常工作中注入弹性模
昵称我也想不起来·2023-10-08 15:04

XGB算法梳理

损失函数分裂结点算法精确的贪心法枚举，时间开销大近似的贪心正则化叶子节点数和叶节点权重对缺失值处理XGB中允许缺失值存在。在找分裂点时，不遍历迭代缺失样本，减少计算，分配样本时，缺失的样本同时分
凌霄文强·2023-10-08 13:36

超参数和参数的区别

超参数控制了模型的训练过程和行为，如学习率、正则化强度、层数和神经元数量、批次大小、优化算法等。超参数
Chen_Chance·2023-10-08 06:53

正规化和正则化的区别

“正规化”（Normalization）和"正则化"（Regularization）虽然听起来相似，但它们在机器学习和数据分析中具有不同的含义和用途。
Chen_Chance·2023-10-08 06:53

tensorflow中的正则化函数在_TensorFlow 中的正则化方法

第八篇的教程主要介绍-TensorFlow中的正则化方法，包括：过拟合简介常用正则化用法过拟合介绍在对正则化的方法进行介绍之前，首先解释以下什么是过拟合。
韩韩慧子·2023-10-08 05:41

吴恩达深度学习笔记 优化算法

一、Mini-batchgradientdescent(小批量梯度下降法)Mini-batch：把整个训练数据集分成若干个小的训练集，即为Mini-batch。为什么要分？
uponwyz·2023-10-07 20:27

算法成角之路（深度学习进阶笔记）

深度学习进阶深度学习的实现训练,验证,测试集(Train/Dev/Testsets)偏差方差神经网络正则化dropout正则化(DropoutRegularization)随机删除神经单元优化方法mini-batch
TM 2.0·2023-10-07 20:56

2.2吴恩达深度学习笔记之优化算法

1.Mini_batchgradientdescent小批量梯度下降法思想：batchgd是一次性处理所有数据，在数据集较大时比如500万个样本，一次迭代的时间会很长，而mini_batchgd是把数据集分为多个子数据集
Traviscxy·2023-10-07 20:25

机械加工行业云MES解决方案

(3)生产模式为单件、小批量和中批量共存且种类繁多。(4)生产柔性高，按订单生产。
万界星空科技·2023-10-07 17:15

优化器optimizer

总结从SGD到Adam做了哪些改进自适应的学习率、动量从SGD到Adam做了哪些改进Adamw即Adam+weightdecate,效果与Adam+L2正则化相同，但是计算效率更高,因为L2正则化需要在
坠金·2023-10-07 16:21

关于最小二乘拟合与正则化的探讨

说明最小二乘法是一个应用领域很广，且很常用的数学工具，所以网上关于最小二乘法的文章资料有很多(在参考资料中附上了几篇读者可以进一步参考)。本博文想要探讨该话题的出发点源于上一篇博文：车载毫米波雷达的上车安装与标定问题_墨@#≯的博客-CSDN博客，文中有提到使用最小二乘法来拟合道路边沿，进而确定雷达安装的角度误差并完成雷达水平角的标定，于是想要对最小二乘法做一些有益的学习和解释。最小二乘法背后的拟
墨@#≯·2023-10-07 07:48

《统计学习方法》学习笔记之第一章

第一章目录第一节统计学习的定义与分类统计学习的概念统计学习的分类第二节统计学习方法的基本分类监督学习无监督学习强化学习第三节统计学习方法三要素模型策略第四节模型评估与模型选择训练误差与测试误差过拟合与模型选择第五节正则化和交叉验证正则化
资料加载中·2023-10-07 05:52

【图像分割】距离正则化水平集演化及其在图像分割中的应用（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1算例12.2算例23参考文献4Matlab代码及文献1概述水平集方法已广泛应用于图像处理和计算机视觉。在传统的水平集公式中，水平集函数在其演化过程中通常会产生不规则性，这可能会导致数值误差并最终破坏演化的稳定性。因此，通常应用一种称为重新初始化的
程序猿鑫·2023-10-06 18:53

机器学习——梯度下降法

接下来我将介绍三种梯度下降算法：随机梯度下降算法、批量梯度下降算法、小批量梯度下降算法梯度下降梯度下降原理：将函数比作一座山，我们站在某个山坡上，往四周看，从哪个方向向下走一小步，能够下降的最快，很明显从起始点出发最陡的地方下降最快
yaochen2507·2023-10-06 13:16

深度学习基础：正则化、卷积、激活函数、池化

本文将解释什么是正则化、卷积、激活函数、池化，并说明为什么需要这些操作，如何实现这些操作。正则化为什么需要正则化？
pluo1717·2023-10-06 02:09

【图像分割】距离正则化水平集演化及其在图像分割中的应用（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1算例12.2算例23参考文献4Matlab代码及文献1概述水平集方法已广泛应用于图像处理和计算机视觉。在传统的水平集公式中，水平集函数在其演化过程中通常会产生不规则性，这可能会导致数值误差并最终破坏演化的稳定性。因此，通常应用一种称为重新初始化的
长安程序猿·2023-10-05 20:12

深度学习模型数值稳定性——梯度衰减和梯度爆炸的说明

2.1随机初始化模型参数2.2梯度裁剪（GradientClipping）2.3正则化2.4BatchNormalization2.5LSTM？ShortCut！
使者大牙·2023-10-05 19:02

混合优化算法（optimtool.hybrid）

[函数名]([目标函数],[参数表],[初始迭代点],[正则化参数],[邻近算子名])ϕ(x)=f(x)+h(x)\phi(x
DeeGLMath·2023-10-05 19:48

李沐深度学习记录4：12.权重衰减/L2正则化

权重衰减从零开始实现#高维线性回归%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#整个流程是，1.生成标准数据集，包括训练数据和测试数据#2.定义线性模型训练#模型初始化（函数）、包含惩罚项的损失（函数）#定义epochs进行训练，每训练5轮评估一次模型在训练集和测试集的损失，画图显示#训练结束后分别查看并比
smile~。·2023-10-05 18:16

制造企业生产排产现状和APS系统的解决方案

目前，市场逐步走向个性化、以销定产模式；生产逐步以多品种小批量形成存在。对于离散制造行业，APS是为解决多工序、多资源的优化调度问题，而对于流程行业，APS则是为解决顺序优化问题。
慧都科技智能制造·2023-10-05 12:52

传统手工排程痛点多，带您了解APS高级计划排程系统

目前，市场逐步走向个性化、以销定产模式；生产逐步以多品种小批量形成存在。对于离散制造行业，APS是为解决多工序、多资源的优化调度问题，而对于流程行业，APS则是为解决顺序优化问题。
慧都科技智能制造·2023-10-05 12:22

aps自动排产助制造企业改变生产现状

近年来，随着市场由之前较为单一稳定客户的产品需求，转变为多品种，小批量，且大量定制的订单，仅仅依靠ERP系统和内部开发的计划管理平台已经渐渐无法满足企业对车间生产计划和物料管控的需求。
清泉石上流可否·2023-10-05 12:21

什么是APS高级计划排程系统？APS计划排产有什么功能和作用？

目前，市场逐步走向个性化、以销定产模式；生产逐步以多品种小批量形成存在。对于离散制造行业，APS是为解决多工序、多资源的优化
茗鹤APS和MES·2023-10-05 12:49

APS计划排程系统有哪些优势？

目前，市场逐步走向个性化、以销定产模式；生产逐步以多品种小批量形成存在。对于离散制造行业，APS是为解决多工序、多资源的优化调度问题，而对于流程行业，APS则是为解决顺序优化问题。
羚号工厂·2023-10-05 12:49

【深度学习】正则化方法——dropout

文章目录正则化方法——Dropout正则化方法——Dropout所谓dropout，是指在神经网络之中每一次前向传播都随机以一定的概率将一些神经元丢弃。一般用于全连接层输出之后。
第五季度·2023-10-05 11:33

【深度学习】正则化方法——L1和L2正则化

文章目录一、正则化的概念二、避免模型过拟合——L1正则化&L2正则化一、正则化的概念凡是能解决模型泛化误差而不是训练误差的方法，都被称为正则化。
第五季度·2023-10-05 11:32

【深度学习\数学建模】多元线性回归模型

文章目录训练线性回归模型的思路模型中的梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降线性回归模型实现使用pytorch从零实现直接调用pytorch的库实现训练线性回归模型的思路线性回归模型的一般形式为：y=+
第五季度·2023-10-05 11:02

LogisticRegression 与 LogisticRegressionCV 的区别

可以根据需要设置正则化项（L1正则化或L2正则化）以控制模型的复杂
我有明珠一颗·2023-10-04 23:25

机器学习笔记(二)

第二种做法是减少模型的特征数量,即x第三种做法是正则化正则化就是减少x前面的参数w的数值,不用消除x正则化的梯度下降如下,因为只是缩小了w的值,而b的值保持不变正则化的工作原理就是缩小参数w的值假如wj
半岛铁盒@·2023-10-04 19:35

线性回归大结局(岭(Ridge)、 Lasso回归原理、公式推导)，你想要的这里都有

文章目录线性模型简介普通线性回归Ridge(岭)回归为什么正则化惩罚项Work?
一无是处的研究僧·2023-10-04 05:48

第七章 超参数调试、Batch 正则化和程序框架

1.调试处理神经网络会涉及很多不同超参数的设置，超参数调试过程有一些技巧。图7.1超参数如图7.1，超参数有学习率α、momentum的β、Adam的ε、神经网络层数#layers、不同层的隐藏单元数#hiddenunits、学习率衰减参数learningratedecay、mini-batch大小mini-batchsize等。其中学习率α是最重要的超参数，其次是momentum的β、不同层的隐
一叶知否·2023-10-04 03:51

面试总结

前期项目会议--技术资料接受--询价议价-样品验证-导入系统--小批量试产。后期订单-到货-验收-对账开票-结算。问：交货异常处理？来料不良，批退，补货。急料:评审放行。数量短缺，处罚。
jane要变更好·2023-10-03 20:34

LeetCode题目解析

文章目录题目解析滑动窗口最长回文字符串(5)Z字形变换(6)正则化匹配（10）盛水最多的容器（11）整数转罗马数字(12）三数之和(15)最接近的三数之和(16)电话号码的字母组合(17)删除链表倒数第
sendoh24·2023-10-03 04:05

PyTorch深度学习实战——模型训练实用技巧

在本节中，我们介绍在实际构建模型时影响模型性能的因素，包括数据质量(处理不平衡数据)、数据预处理(对象大小)、模型选择、超参数优化和正则化等，了
盼小辉丶·2023-10-02 18:31

论文笔记_Network in Network

3.2全局平均池化3.3NIN网络架构4.实验4.1实验概述4.2CIFAR-104.3CIFAR-1004.4StreetViewHouseNumbers数据集4.5MNIST4.6全局平均池化作为正则化项
你搁这儿写bug呢？·2023-10-02 16:32

DL-FWI 问题与技术

正则化技术：正则化技术可以帮助防止过拟合（overfitting），例如L1正则化、L2正则化等。它们可以在损失函数中添加额外的项，使得模型在优化
蓝子娃娃·2023-10-02 15:11

【视频去噪】基于全变异正则化最小二乘反卷积是最标准的图像处理、视频去噪研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1算例1——图像去模糊2.2算例2——视频去噪3参考文献4Matlab代码、数据、文献讲解1概述去视频去噪是一项广泛应用于图像和视频处理的技术，其应用范围包括但不限于图像和视频去模糊、图像和视频去噪、深度数据增强、热空气湍流稳定和多视图合成等方面。
程序猿鑫·2023-10-02 11:22

Deep Network with Stochastic Depth（阅读笔记）一种随机深度的正则化方法

题记：最近SwinTransformer在计算机视觉上大放异彩，成为许多视觉榜单上的霸主，然而传统的Conv卷积如Resnet就真的不行了吗？一些学者就传统的卷积网络进行了深入的研究，并通过细致的实验，精心设计的结构和一些"trick"，实验表明，Convnet的能力并不亚于Transformer。最近笔者就RevisitingResNets:ImprovedTrainingandScalingS
Wisley.Wang·2023-10-02 03:04

【模型压缩】Distiller学习-初认识

Distiller学习-初认识简介IntelAILab的神经网络压缩框架，建立在Pytorch基础上安装压缩方法权重正则化方法权重剪枝方法训练后量化方法训练时量化方法条件计算低质分解方法知识蒸馏方法总体目录核心代码实现所有案例的配置文件举例初始化网络评价网络模型的参数重要性移除不重要的神经元
luzhoushili·2023-10-01 18:43

机器学习的超参数 、训练集、归纳偏好

这些参数影响模型的学习和泛化能力，例如学习速率、正则化项的强度、模型复杂度等。选择适当的超参数对于模型的性能和泛化能力至关重要。超参数的一些示例：树的数量或树的深度矩阵分解中潜在
物随心转·2023-09-30 11:01

3D打印已成为电子烟模具制造的必备工艺

模具属于非标准小批量产品，3D打印技术作为一种更加先进的数字化制造技术，可以很好地解决模具制造过程中的结构与工艺优化问题，带来模具性能的大幅提升，随着3D打印技术的应用普及，3D打印已逐渐成为电子烟模具制造的必备工艺
看侃侃·2023-09-30 09:17

毅速：3D打印随形水路模具镶件应用优势明显

毅速指出，3D打印在小批量、非标、结构复杂零件制造方面有天然优势，而在大批量生产制造中，模具的生产优势暂时还无法替代。
看侃侃·2023-09-30 09:47

【NLP】机器学习中的可能考点

,l2的区别限制模型参数，减小过拟合lasso回归l1会产生稀疏矩阵（很多0值）岭回归l2弹性网络l1+l23、梯度下降法计算速度效果随机梯度下降法更新一次参数，只使用一个样本快差可能会跳出局部极小值小批量梯度下降法更新一次参数
Du恒之·2023-09-30 09:42
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