小批量正则化

吃瓜教程-Task05

目录支持向量机间隔与支持向量SVM基本型对偶问题kkt条件例子对偶问题例子对偶问题原理解释软间隔与正则化替代损失函数支持向量回归例子支持向量机间隔与支持向量在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述
BIT_mk·2023-08-08 15:45

论文阅读---《Graph Regularized Autoencoder and itsApplication in Unsupervised Anomaly Detection》

题目图正则化自编码器及其在无监督异常检测中的应用摘要降维对于许多无监督学习任务，包括异常检测和聚类，是一个至关重要的第一步。自编码器是一种常用的机制，用于实现降维。
末世灯光·2023-08-08 13:03

《动手学深度学习》优化算法学习&习题

优化算法梯度下降类小批量随机梯度下降，通过平均梯度来减小方差动量法基础泄露平均法：用来取代梯度的计算β\betaβ这个参数控制了取多久时间的平均值上述推理构成了”加速”梯度方法的基础，例如具有动量的梯度
银晗·2023-08-08 12:57

机器学习 day32（神经网络如何解决高方差和高偏差）

解决高偏差和高方差的新方法图一之前，我们需要通过选取多项式次数以及正则化参数λ，来平衡高方差和高偏差图二只要训练集不是特别大，那么一个大型的神经网络总能很好的适应训练集，即Jtrain很低由此可以得出，
丿罗小黑·2023-08-08 10:54

4_回归算法（算法原理推导+实践）

目标函数（loss/costfunction）3模型效果判断4机器学习调参5梯度下降算法5.1梯度方向5.2批量梯度下降算法（BGD）5.3随机梯度下降算法（SGD）5.4BGD和SGD算法比较5.5小批量梯度下降法
少云清·2023-08-07 21:52

6_回归算法 —欠拟合、过拟合原因及解决方法

文章目录一、过拟合与欠拟合1过拟合1.1线性回归的过拟合1.2过拟合和正则项1.2.1带有L2正则化的线性回归—Ridge回归1.2.2带有L1正则化的线性回归—LASSO回归1.2.3Ridge（L2
少云清·2023-08-07 21:21

基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，WOA-CNN-LSTM多特征输入模型。

优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。
机器学习-深度学习·2023-08-07 17:14

光流DL——2. What Matters in Unsupervised Optical Flow(2020)

4KeyComponentsofUnsupervisedOpticalFlow这是一篇无监督光流的文章Abstract我们系统地比较和分析了无监督光流中的一组关键组件，以确定哪些光度损失、遮挡处理和光滑正则化是最有效的
黑洞是不黑·2023-08-07 17:57

（统计学习方法|李航）专栏学习笔记目录导航

第一章统计学习方法概论（统计学习方法|李航）第一章统计学习方法概论-一二三节统计学习及统计学习种类，统计学习三要素（统计学习方法|李航）第一章统计学习方法概论——四五六节：模型评估与模型选择，正则化与交叉验证
Allenspringfestival·2023-08-07 11:17

d2l 线性回归的从零开始实现

文章目录线性回归的从零开始实现1.构造人造数据集2.data_iter每次读取一个小批量3.定义初始化模型参数4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练过程线性回归的从零开始实现导入需要使用的包数据流水线
树和猫·2023-08-07 02:05

【图像去噪】基于原始对偶算法优化的TV-L1模型进行图像去噪研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及文章讲解1概述参考文献：基于对偶算法优化的TV-L1模型是一种常用的图像去噪方法，它结合了全变差（TotalVariation,TV）正则化和
长安程序猿·2023-08-06 15:48

C语言 从txt文件中提取特定的数据

C语言：从txt中逐行读取文本，提取其中的特殊数据在Matlab中几行正则化的操作，C中尝试实现。
modeganqingi·2023-08-06 14:39

决策树（ID3、C4.5与CART）——从信息增益、信息增益率到基尼系数

目录一、决策树二、区别三、ID31、信息熵与条件信息熵2、信息增益（IG，informationgain）3、生成步骤四、C4.51、信息增益率2、连续特征3、缺失值4、正则化5、总结五、CART1、简介
戎梓漩·2023-08-06 05:34

Exploring the Landscape of Machine Unlearning: A Comprehensive Survey and Taxonomy

探索机器遗忘的足迹：综合调研与分类摘要1引言2机器遗忘的概要3技术与方法A数据删除数据投毒数据子采样数据混洗B数据扰动数据匿名化差分隐私反向数据生成（IDG）C模型更新技术正则化迁移学习模型修剪蒸馏模型反演
UnknownBody·2023-08-05 22:36

Self-regulating Prompts: Foundational Model Adaptation without Forgetting

自我调节的提示：不遗忘的基础模型适应摘要1引言2相关工作3提出的方法3.1前言3.2提示学习的自正则化3.2.1相互协议最大化3.2.2提示自集成的规范化3.2.3规范具有文本多样性
UnknownBody·2023-08-05 22:36

机器学习基础理论-1 正则化

为解决过拟合问题，加入正则化项或者规则项，对模型的复杂程度进行惩罚，让模型更加简单。正则化规则化函数Ω(w)通常可以选择L1、L2范数。λ在这里我们称做正则化参数。
Python_Franklin·2023-08-05 10:04

数据处理之归一化、标准化、正则化

十月啦！离解放也就剩下一个月啦！要熬住，要坚持，要努力！今天就简单记录一点数据常用在分析预测中常用的处理方法。1.归一化What?什么是归一化：归一化方法有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。How?常用的方法有Min-Max归一化即最值归一化
LiBiscuit·2023-08-05 05:45

【图像去噪】基于原始对偶算法优化的TV-L1模型进行图像去噪研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及文章讲解1概述参考文献：基于对偶算法优化的TV-L1模型是一种常用的图像去噪方法，它结合了全变差（TotalVariation,TV）正则化和
然哥依旧·2023-08-05 04:18

039. (9.12) 数模国赛C题 中小微企业的信贷决策 第三题思考

思考正则化提取打标签：类别太多，难分，如果要用这种方法的话只能给出一定数量的类别匹配，然后把其他剩余的类别归为一类；（如个体经营）购买方数量也可能有助于企业分类，如生活用品公司的销售对象往往更加分散、数量更多
ORonaldinhoO·2023-08-05 03:10

机器学习之弹性网络（Elastic Net)

对弹性网络进行简单的介绍：ElasticNet是一个训练时同时用ℓ1和ℓ2范数进行正则化的线性回归模型，lasso是使用ℓ1范数进行正则化的线性回归模型。
ThePaK·2023-08-04 20:13

Keras-Dropout正则化

在创建Dopout正则化时，可以将dropoutrate的设为某一固定值，当drop
在努力的Jie·2023-08-04 07:50

【深度学习面试八股文】-- 1-5

目录1.如何处理样本不均衡问题2.数据增强方法3.过拟合的解决办法4.正则化5.激活函数6.梯度爆炸，梯度消失，梯度弥散是什么，为什么会出现这种情况以及处理办法1.如何处理样本不均衡问题a.样本的过采样和欠采样欠采样
羽峰码字·2023-08-03 22:05

机器学习15 大规模机器学习

17大规模机器学习内容：17.1大型数据集学习17.2随机梯度下降法17.3小批量梯度下降17.4随机梯度下降收敛17.5在线学习17.6映射化简和数据并行17.1大型数据集学习如果我们有一个低方差的模型
黄桃百香果·2023-08-03 17:04

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第5章神经网络

算法如下（公式参考西瓜书）停止条件与缓解BP过拟合的策略有关，一种策略是“早停”，一种是“正则化”。
一个甜甜的大橙子·2023-08-03 17:32

【机器学习】Overfitting and Regularization

OverfittingandRegularization1.过拟合添加正则化2.具有正则化的损失函数2.1正则化线性回归的损失函数2.2正则化逻辑回归的损失函数3.具有正则化的梯度下降3.1使用正则化计算梯度
CS_木成河·2023-08-03 02:03

YOLOV2简介

v2在v1上的提升batchnormalization:BN能够给模型收敛带来显著地提升，同时也消除了其他形式正则化的必要。作者在每层卷积层的后面加入BN后，在mAP上提升了2%。
奋斗_蜗牛·2023-08-02 20:40

逻辑回归和正则化（三）

b站学习链接：传送门学习前视频第67章学习目录索引：吴恩达2014课程简介知识补充为什么逻辑回归的输出值在0和1之间?逻辑回归的输出值范围是介于0和1之间。在逻辑回归中，通过将线性回归的输出值通过一个称为逻辑函数（或称为sigmoid函数）的非线性转换，将其映射到一个概率值。g(z)=11+e−zg\left(z\right)=\frac{1}{1+{{e}^{-z}}}g(z)=1+e−z1。其
水枂·2023-08-02 11:11

pytorch学习——正则化技术——权重衰减

一、概念介绍权重衰减（WeightDecay）是一种常用的正则化技术，它通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度，从而防止过拟合。
一只小百里·2023-08-02 08:11

pytorch学习——正则化技术——丢弃法（dropout）

一、概念介绍在多层感知机（MLP）中，丢弃法（Dropout）是一种常用的正则化技术，旨在防止过拟合。
一只小百里·2023-08-02 08:06

关于模具外协加工的报告

我叫陈建伟，我主要负责塑件，灯具的生产工作，下面我把2018年当中，我们新模具在小批量生产当中出现的一些问题向大家汇报一下。
J8十80十陈建伟十浙江黄岩·2023-08-02 07:39

深度学习，神经网络介绍

目录1.神经网络的整体构架2.神经网络架构细节3.正则化与激活函数4.神经网络过拟合解决方法1.神经网络的整体构架ConvNetJSdemo:Classifytoy2Ddata我们可以看看这个神经网络的网站
Williamtym·2023-08-01 11:17

正则化之参数惩罚

在线性模型中，为了预防overfitting过度拟合，添加了惩罚项但是为何要加入这一惩罚项令人困惑。预防过拟合这个答案给出了解释：当过拟合的时候，为了匹配测试集里的所有数据，泛化不好的高阶函数会产生很大的抖动，抖动导致导数变得很大，需要系数很大才能拟合所有的数据。所以加入惩罚项可以惩罚系数非常大的情况，使得选择系数避开这些抖动非常大的系数。
若_6dcd·2023-08-01 07:50

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.14深度学习基础-正向传播、反向传播和计算图

3.14正向传播、反向传播和计算图前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。
蒸饺与白茶·2023-08-01 06:42

java正则表达式(一篇速通)

java正则化表达式速通快速入门为什么要学基本介绍底层实现(重要)matcher.find()matcher.groupgroup(0)小结正则表达式基本语法基本介绍转义符字符匹配符**[]和(?
孤寒_imbzz·2023-08-01 05:46

机器学习笔记8——抑制过拟合之Dropout、BN

抑制过拟合的方法有以下几种：（1）dropout（2）正则化（3）图像增强本次主要谈论一下dropoutdropout定义：是一种在学习的过程中随机删除神经元的方法。
hello everyone！·2023-07-31 19:28

加入惩罚项的逻辑回归（正则化）——Octave代码

逻辑回归的代价函数：当特征较多时，需要高阶多项式去拟合，那么容易出现过拟合的状态，此时需要正则化来进行处理，从而避免过拟合的情况发生，提供泛化能力。惩罚项：正则化后的代码：J=1/m*sum(-y.
Dreamcatcher风·2023-07-31 13:04

Can we learn better with hard samples

摘要在深度学习中，小批量训练通常用于优化网络参数。然而，传统的小批处理方法可能无法学习到数据中代表性不足的样本和复杂的模式，从而导致泛化的时间更长。
Sky_codes·2023-07-31 03:26

【机器学习】【期末复习】有关机器学习的简答题可供期末复习参考

L1和L2的正则化的区别数据归一化与中心化有什么区别请描述Adaboost算法的主要思想，并用伪代码写出算法过程在训练机器学习模型时，为何经常对数据做归一化？
网瘾中心呼唤爱·2023-07-30 20:48

【动手学深度学习v2】学习笔记03：线性回归、基础优化算法、线性回归实现

前文回顾：线性代数、矩阵计算、自动求导文章目录一、线性回归1.1线性模型1.2流程1.2.1损失函数1.2.2训练数据1.2.3参数学习1.2.4显式解1.3总结二、基础优化算法2.1梯度下降2.2小批量随机梯度下降
鱼儿听雨眠·2023-07-30 16:45

动手学深度学习v2笔记 —— 线性回归 + 基础优化算法

+基础优化算法目录:线性回归基础优化方法1.线性回归总结线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看作是单层神经网络2.基础优化方法梯度下降小批量随机梯度下降
王二小、·2023-07-30 16:43

机器学习&&深度学习——权重衰减

深度学习希望文章对你们有所帮助权重衰减讨论（思维过一下，后面会总结）权重衰减使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为柔性限制对最优解的影响参数更新法则总结高维线性回归从零开始实现初始化模型参数定义L2范数乘法定义训练代码实现忽略正则化直接训练使用权重衰减简洁实现讨论
布布要成为最负责的男人·2023-07-30 10:57

pytorch学习——模型选择

这涉及到许多关键概念，包括偏差与方差，过拟合与欠拟合，训练误差和泛化误差，交叉验证，正则化，以及不同的模型选择标准。
一只小百里·2023-07-30 01:19

动手学深度学习(三) 多层感知机

ImageName表达公式具体来说，给定一个小批量样本，其批量大小
致Great·2023-07-29 23:34

GAMES101 笔记 Lecture12 Geometry3

目录MeshOperations:GeometryProcessingMeshSubdivision(曲面细分)MeshSimplification(曲面简化)MeshRegularization(曲面正则化
Rain Sure·2023-07-29 14:20

多视图图神经网络

[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/95fbafc349704338883c4de2012266a2.pngc采用多头注意力：加入正则化约束：结点对视图的注意力
欧阳AI锋·2023-07-29 11:21

HyperGCN: 超图神经网络

可以弹出一对顶点(ie,je)=argmaxi,j∈e∣Si−Sj∣(i_{e},j_{e})=argmax_{i,j\ine}|S_{i}-S_{j}|(ie,je)=argmaxi,j∈e∣Si−Sj∣然后正则化
欧阳AI锋·2023-07-29 11:20

逻辑斯特回归和SVM 对比

逻辑斯特回归和SVM对比对于LogisticRegression和LinearSVC，决定正则化强度的权衡参数叫作C。C值越#大，对应的正则化越弱。
六mo神剑·2023-07-29 04:35

加载数据集--准备数据集mini-batch

（计算性能好，耗时）小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDesent，也称Mini-batchSGD）
Yuerya.·2023-07-29 04:03

神经网络基础知识

一、课程来源：深度之眼神经网络基础知识二、主要内容：主要分为三个部分，分别是1.神经网络基础与多层感知机：基础知识、激活函数、反向传播、损失函数、权值初始化和正则化2.卷积神经网络：统治图像领域的神经网络结构
士千i·2023-07-28 21:50

机器学习实战：Python基于Ridge岭回归进行正则化（十三）

文章目录1.前言1.1岭回归的介绍1.2岭回归的应用2.自定义数据集实战演示2.1导入函数2.2创建数据集2.3alpha=0、1、10、100的分别情况3.Dushanbe_house数据集实战演示3.1导入函数和数据3.2剔除空值及可视化3.3整理数据3.4训练和测试数据集3.5评估数据集4.讨论1.前言1.1岭回归的介绍岭回归（RidgeRegression）是一种常用的线性回归方法，用于处
Bioinfo Guy·2023-07-28 17:45
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