小批量正则化

西瓜书读书笔记整理（六）—— 第六章 支持向量机

6.2.1什么是对偶问题6.2.2如何求解支持向量机的对偶问题6.3核函数（kernelfunction）6.3.1什么是支持向量机的核函数6.3.2常见的几种核函数6.4软间隔（softmargin）与正则化
smile-yan·2023-09-18 07:17

在Win10安装pytorch3d

、采样、损失函数）可区分的网格渲染器可以通过隐式函数进行新试图合成的框架由于pytorch3d旨在用于预测和操作3D数据的深度学习方法的顺利集成，因此在其中的运算符：使用pytorch张量实现可以处理小批量的异构数据可区分可
hero poi·2023-09-18 00:20

李沐机器学习入门

自学习算法3.1.2人工标注数据3.1.3弱监督学习4.数据的预处理5.数据的清理6.数据的变换7.特征工程8.机器学习介绍8.1决策树模型8.2线性模型线性模型做回归线性模型做分类Softmax回归8.3小批量随机梯度下降
几窗花鸢·2023-09-17 23:30

生物识别领域(虹膜、指静脉、人脸)与FL结合的论文简评

联合监督损失函数二、人脸1.FedFace①场景：每个client中仅有一个identity算法：每个client上传自己identity对应embedding层向量，在Server端使用Spreadout正则化技术
_Brooke_·2023-09-17 20:44

正则化的一些理解

今天看百面机器学习的书.书上提到改善模型过拟合的一个方法是加正则化项.这句话其实已经不止第一次见了,但是每次都没有想想为什么.现在记录一下自己的理解.为什么会过拟合机器学习的前提条件是训练集和测试集都是独立同分布
miahuang·2023-09-17 12:05

【吴恩达老师《机器学习》】课后习题5之【偏差与方差】

在本练习中，您将实现正则化线性回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差特性的模型。在练习的前半部分，您将实现正则化线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。
cx-young·2023-09-17 05:08

深度学习模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，可能原因

可以尝试简化模型，例如减少层数、减少神经元数量等，或者使用正则化技术，如Dropout、L1/L2
爱编程的小金毛球球·2023-09-17 04:01

机器学习：10种方法解决模型过拟合

机器学习：10种方法解决模型过拟合本文介绍机器学习/深度学习建模过程防止模型过拟合的10种有效方法：增加训练数据集交叉验证正则化合适的特征选择降低模型复杂度集成方法早停法EarlyStopping数据增强
尤而小屋·2023-09-16 06:20

正则化(Regularization)

一、过拟合的问题到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为0），但是可能会不能推广到新的数据。第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好
handsomemao666·2023-09-15 22:39

第十章 应用机器学习的建议

为了解释这一问题，我想仍然使用预测房价的学习例子，假如你已经完成了正则化线性回归
Colleen_oh·2023-09-15 19:25

机器学习（15）---代价函数、损失函数和目标函数详解

代价函数通常包含一些正则化项以防止过拟合。在训练过程中，我们希望最小化代价函数。 2.损失函数：损失函数（LossFunction）是定义在单个样本上的，算的是
冒冒菜菜·2023-09-15 16:43

深度学习-全连接神经网络-训练过程-批归一化- [北邮鲁鹏]

批归一化操作小批量梯度下降算法回顾：每次迭代时会读入一批数据，比如32个样本；经过当前神经元后会有32个输出值y1,…y32。
古董a·2023-09-15 07:29

深度学习-全连接神经网络-训练过程-欠拟合、过拟合和Dropout- [北邮鲁鹏]

应对过拟合最优方案次优方案调节模型大小约束模型权重，即权重正则化(常用的有L1、L2正则化)L1正则化L2正则化对异常值的敏感性随机失活(Dropout)随机失活的问题欠拟合机器学习的根本问题机器学习的根本问题是优化与泛化问题
古董a·2023-09-15 07:26

竞赛 基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
iuerfee·2023-09-14 15:23

Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例|数据分享...

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33632机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频过度拟合是指学习的假设在训练数据上拟合得非常好，以至于对新数据的模型性能造成负面影响。该模型对于训练数据中没有的新实例的泛化能力较差。复杂模型，如随机森林、神经网络和XGBoost，更容易出现过
拓端研究室TRL·2023-09-14 11:26

深度学习中的组归一化（GroupNorm）

一个小批量会导致估算批统计不准确，减小BN的批大小会极大地增加模型错误率。加大批大小又会导致内存不够用。
yuanlulu·2023-09-14 10:59

深度学习-详解梯度下降从BGD到ADAM - [北邮鲁鹏]

二、梯度下降的运行过程批量梯度下降法(BGD)随机梯度下降法(SGD)小批量梯度下降法(MBGD)梯度算法的改进梯度下降算法存在的问题动量法(Momentum)动量法还有什么效果？
古董a·2023-09-14 09:16

全面讲解最小二乘法

正则化的最小二乘法在使用常见的最小二乘法进行回归分析时，常常会遇到过拟合的问题，也就是在训练数据集上表现的很好，但是在测试数据集上表现的很差。这时候就需要将最小二乘法中引入一个正则化项。
啵啵鱼爱吃小猫咪·2023-09-14 08:50

竞赛选题 基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
laafeer·2023-09-14 07:21

残差网络、Dropout正则化、Batch Normalization浅了解

残差网络：为什么需要残差网络：残差网络的目的是为了解决深度神经网络在训练过程中遇到的退化问题，即随着网络层数的增加，训练集的误差反而增大，而不是过拟合。残差网络的优点有以下几点：残差网络可以有效地缓解梯度消失或爆炸的问题，因为跳跃连接可以提供一条更短的反向传播路径，使得梯度可以更容易地流动到较浅的层。残差网络可以提高网络的表达能力，因为残差块可以近似任何复杂的函数，而且可以通过增加网络深度来提高模
请让我按时毕业·2023-09-14 02:34

线性判别分析与其变种算法在 Python 中的实现

除了LDA外，还有许多相关算法，如Fisher判别分析（FisherDiscriminantAnalysis，FDA）、正则化判别分析（RegularizedDiscriminantAnalysis，RDA
TechSavant·2023-09-14 00:33

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.7 前向传播、反向传播和计算图

（2）向本节中描述的模型的隐藏层添加偏置项（不需要再正则化
AncilunKiang·2023-09-13 21:56

详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

前言深度学习里面有很多的损失函数，对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了，对于L1、L2正则化也很熟悉，那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗，以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN
千音qy·2023-09-13 09:39

神经网络 07(正则化)

一、正则化在设计机器学习算法时不仅要求在训练集上误差小，而且希望在新样本上的泛化能力强。许多机器学习算法都采用相关的策略来减小测试误差，这些策略被统称为正则化。
Darren_pty·2023-09-13 05:54

条件随机场模型

线性链条件随机场，是输入序列对输出序列预测的判别模型，形式为对数线性模型，其学习方法通常是极大似然估计或正则化的极大似然估计。
P-ShineBeam·2023-09-13 01:29

回归与聚类算法系列④：岭回归

目录1.背景2.数学模型3.特点4.应用领域5.岭回归与其他正则化方法的比较6、API7、代码8、总结作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、
逐梦苍穹·2023-09-13 00:40

2018-04-02

一智快捷高精密PCB打样中小批量快件生产专注：双面多层阻抗盲埋产品样板8小时加急小批量24小时加急常规3-4天出货；小批量：5天左右出货。
一智快捷PCB小何·2023-09-12 19:35

R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列...

相关视频本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
拓端研究室TRL·2023-09-12 05:55

二维特征分类的基础_用特征提取技术降低数据集维度，你学会了吗？

为避免此类问题的发生，需采用正则化或降维技术(特征提取)。在机器学习中，数据集的维数等于用来表示它的变量数。使用正则化当
weixin_39921087·2023-09-12 03:18

电子行业云MES解决方案

电子行业MES解决方案主要是针对目前电子生产制造企业面临的产品迭代升级中多品种小批量混线生产、存呆滞问题多;质量检查标准多、售后问题难追溯；生产进度难追踪、车间物料难管控、实际成本难计算等问题，提出的一种切实可行且能降低成本
·2023-09-11 17:50

电子行业云MES解决方案

电子行业MES解决方案主要是针对目前电子生产制造企业面临的产品迭代升级中多品种小批量混线生产、存呆滞问题多;质量检查标准多、售后问题难追溯；生产进度难追踪、车间物料难管控、实际成本难计算等问题，提出的一种切实可行且能降低成本
·2023-09-11 16:48

欠拟合与过拟合

目录1、相关概念学习目标欠拟合与过拟合2、原因以及解决办法欠拟合过拟合⭐正则化类别LassoRidgeLasso和Ridge的区别3、拓展极大似然估计最大后验估计最小二乘法作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读
逐梦苍穹·2023-09-11 15:16

机器学习中岭回归、LASSO回归和弹性网络与损失函数

今天咱们来聊点纯技术的东西，这东西是基础，不说往后没法说，在机器学习领域中，我们可以通过正则化来防止过拟合，什么是正则化呢？常见的就是岭回归、LASSO回归和弹性网络。先说说什么叫做过拟合？
天桥下的卖艺者·2023-09-11 11:29

LASSO回归

LASSO回归LASSO(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，最小绝对值收敛和选择算子算法)是一种回归分析技术，用于变量选择和正则化。
fakerth·2023-09-11 00:39

2019-02-26

把竞争对手挡在河外,作者介绍了以下方法一,差异化定位,用最简单的话说出我们的差异化,找到容易表达的竞争优势用一句话告诉客户市场上那么多产品,为什么选择我们的理由,我们是小公司,资质规模跟大公司都没法比,所以我们就针对小批量定制的客户
杨顺富·2023-09-10 10:40

机器学习入门教学——过拟合、欠拟合、模型验证、样本拆分

解决方法增加训练数据使用正则化，如L1、L2正则EarlyStopping（提前终止训练）降低模型复杂度（如减少网络层数）Dropout技术2、欠拟合定义欠拟合指的是模型不能在训练集上获得足够多的特征，
恣睢s·2023-09-10 00:26

深入机器学习1：详解正则表达式

目录结构文章目录深入机器学习1：详解正则表达式1.概述：2.L1与L2正则化表达式：3.逻辑回归中的正则化作用：4.L1和L2正则化的区别：
自学小白菜·2023-09-09 21:44

【python手写算法】正则化在线性回归和逻辑回归中的应用

多元线性回归：#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dif__name__=='__main__':X1=[12.46,0.25,5.22,11.3,6.81,4.59,0.66,14.53,15.49,14.43,2.19,1.35,10.02,12.9
single 君·2023-09-09 11:26

斯坦福 CS229 机器学习中文讲义 翻译完成

斯坦福CS229机器学习中文讲义第一部分到第三部分第四部分生成学习算法第五部分支持向量机第六部分学习理论第七部分正则化与模型选择感知器和大型边界分类器K均值聚类算法混合高斯和期望最大化算法第九部分期望最大化算法第十部分因子分析第十一部分主成分分析第十二部分独立成分分析第十二部分强化学习和控制线性二次调节
布客飞龙·2023-09-09 04:59

《DevOps实践指南》- 读书笔记（四）

DevOps实践指南Part3第一步：流动的技术实践11.应用和实践持续集成11.1小批量开发与大批量合并11.2应用基于主干的开发实践11.3小结12.自动化和低风险发布12.1自动化部署流程12.1.1
壹只菜鸟·2023-09-08 18:20

一文看遍半监督学习模型（Semi-Supervised Learning）

一、半监督学习的总体框架二、一致性正则化模型该算法旨在：一个模型对于同一个未标记图像，在图像添加额外噪声前后的预测值应该保持一致。添加噪声的方法，如图像增强（空间维度增强、像素维度增强）。
卖报的大地主·2023-09-08 12:55

l2正则化使用

tf.contrib.layers.l2_regularizer（）使用详情请见：https://stackoverflow.com/questions/37107223/how-to-add-regularizations-in-tensorflowhttps://stackoverflow.com/questions/38286717/tensorflow-regularization-wit
yalesaleng·2023-09-08 10:37

PyTorch程序实现L1和L2正则项

正则化是机器学习中的一个重要概念，它可以帮助我们防止模型过拟合。在这篇文章中，我将详细介绍两种常见的正则化技术：L1和L2正则项。
Dark universe·2023-09-08 09:01

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLOv3的目标检测模型研究与应用（中）

目录3.3.2损失函数设计3.3.3数据增强和Dropout正则化实验与结果分析3.4.1数据集描述
林聪木·2023-09-08 08:26

回归与聚类算法系列①：概念简述

说明线性回归的原理应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式说明线性回归的缺点说明过拟合与欠拟合的原因以及解决方法说明岭回归的原理即与线性回归的不同之处说明正则化对于权重参数的影响说明
逐梦苍穹·2023-09-08 08:52

论文笔记_21范数:Efficient and Robust Feature Selection via Joint 2,1-Norms Minimization

本文提出一种新的鲁棒特征选择方法，这一方法核心在于在损失函数核正则化项中联合使用21范数。
Lr_AI·2023-09-08 01:27

R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

p=31162最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
·2023-09-07 15:38

深度学习面试八股文（2023.9.06持续更新）

批量随机梯度下降（Min-batchSGD）：用小批量样本来近似全部，将样本分为m个
完美屁桃·2023-09-07 13:43

第三周学习小结

改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化一、第一周-深度学习的实用层面1.训练、验证、测试集通常在进行深度学习的过程中，需要将数据集按照使用方法分成以下三个部分：1.训练集（trainset）：对模型进行训练的部分数据
donald_b3e3·2023-09-07 08:47

L1和L2正则

L1和L2正则L1正则常被用来进行特征选择，主要原因在于L1正则化会使得较多的参数为0，从而产生稀疏解，我们可以将0对应的特征遗弃，进而用来选择特征。一定程度上L1正则也可以防止模型过拟合。
小小白2333·2023-09-06 20:06
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