小批量正则化第2页

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

文章目录1.L1损失（L1Loss）2.L2损失（L2Loss）3.L1正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解

小小小小祥·2025-02-08 15:31

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

）1.神经网络基础2.激活函数（ActivationFunction）3.损失函数（LossFunction）4.优化算法（Optimization）5.反向传播（Backpropagation）6.正则化与调优三

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置4.优化器（Optimizer）定义重要性常见设置5.损失函数（LossFunction）定义重要性常见设置6.正则化

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

【深度学习】权重衰减

权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。

熙曦Sakura·2025-02-06 02:33

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing

tt555555555555·2025-02-04 03:11

机器学习笔记——正则化

本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。

好评笔记·2025-02-04 00:49

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-04 00:48

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类：是KMeans类的变种，他是用小批量来减少计算时间

飞Link·2025-02-02 15:26

《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》

梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降（BatchGradientDescent）2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）3.小批量梯度下降

Lemon_wxk·2025-02-02 12:38

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-01 21:56

在 DevOps 实践中，如何构建自动化的持续集成和持续交付（CI/CD）管道，以提高开发和测试效率？

建议选用合适的分支管理实践，如主干开发或特性分支开发等，注意要确保小批量工作，代码频繁提交、频繁合并。自动化构建：使用自动化构建工具，实

思码逸研发效能·2025-01-29 02:06

论文阅读【CVPR-2022】3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swappi

3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini-BatchFeatureSwappingforBodiesandFaces通过小批量特征互换实现身体和脸部的三维形状变异自动编码器潜移默化

智尊宝人工智能社区·2025-01-27 06:19

细嗦Transformer（三）：准备训练，讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失

细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy样例测试正则化

Ace_bb·2025-01-22 00:08

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。

nk妹妹·2025-01-19 11:43

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息

好评笔记·2025-01-19 03:24

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高

极客Array·2024-09-16 00:23

七.正则化

吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net

愿风去了·2024-09-15 21:11

Python实现梯度下降法

梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例：线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降（SGD）小批量梯度下降

闲人编程·2024-09-14 23:35

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

2.2数据集大小的选择2.3数据增广2.4使用验证集2.5模型选择2.6K折交叉验证2.7提前终止3.过拟合欠拟合示例3.1导入库3.2数据生成3.3数据划分3.4模型定义3.5辅助函数3.6可视化4.正则化

花落指尖❀·2024-09-12 11:04

深度学习算法，该如何深入，举例说明

概率论：用于理解模型的不确定性，如Dropout等正则化技术。微积分：理解梯度下降等优化算

liyy614·2024-09-11 14:12

深度学习中的正则化技术：防止过拟合

为了防止过拟合，研究者们提出了多种正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性，有效提高了模型的泛化能力。

Network_Engineer·2024-09-08 12:31

spark streaming优点和缺点

优点：sparkstreaming会被转化为spark作业执行，由于spark作业依赖DAGScheduler和RDD，所以是粗粒度方式而不是细粒度方式，可以快速处理小批量数据，获得准实时的特性；以spark

scott_alpha·2024-09-05 15:42

python奇数平方和_平方和

平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算

weixin_39807352·2024-09-02 23:54

2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)

基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)，用于脑磁共振图像的分割。该框架采用三种算法，分别平均滤波器、中值滤波器和设计的加权图像的灰度来代替局部平均灰度。

'Matlab学习与应用·2024-09-02 11:16

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项

婉妃·2024-08-31 05:05

梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）

、二元函数3、任意多元函数三、梯度计算四、常见的梯度下降法1、批量梯度下降算法（BatchGradientDescent）2、随机梯度下降算法（StochasticGradientDescent）3、小批量梯度下降

海棠未语·2024-08-30 16:35

回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM 多特征输入单输出

回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.北方苍鹰优化算法(NGO)2.正则化极限学习机(RELM)3.NGO-RELM

机器不会学习CL·2024-08-28 02:44

24.8.26学习心得

下面详细解释两者之间的区别：1.验证数据集（ValidationSet）目的：超参数调整：验证数据集主要用于调整模型的超参数，如学习率、正则化系数、网络层数等。模型选择：用于选择最佳模型。

kkkkk021106·2024-08-27 06:01

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）回归是一种用于回归分析的线性模型，它通过引入L1正则化

Lossya·2024-08-25 15:48

Logistic 回归

Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3梯度下降法5.正则化

零度°·2024-08-23 21:56

24 优化算法

凸函数优化凸和非凸例子小结梯度下降（gradientdescent）1、梯度下降算法是最简单的迭代求解算法2、学习率（learningrate）小结随机梯度下降（stochasticgradientdescent）小结小批量随机梯度下降

Unknown To Known·2024-08-22 01:31

Python中的惩罚分析：理论与实践指南

理论基础1.1优化问题与约束条件简介1.2什么是惩罚分析1.3惩罚分析的应用场景1.4惩罚方法的类型2.惩罚分析在Python中的实现2.1实现代码示例2.2未加惩罚的模型2.3加惩罚的模型（L1和L2正则化

theskylife·2024-03-16 04:35

岭回归算法

岭回归，又称脊回归,是对不适定问题进行回归分析时经常使用的一种正则化方法，是对最小二乘回归的一种补充，岭回归

码银·2024-03-07 19:44

挑战杯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·2024-02-29 07:45

【机器学习基础】正则化

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评

为梦而生~·2024-02-25 02:40

【机器学习】多元线性回归

meansquarederror）批量梯度下降算法（batchgradientdescentalgorithm）特征工程（featureengineering）特征缩放（featurescaling）正则化线性回归

Mount256·2024-02-23 07:25

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

亿维数组·2024-02-20 21:03

无法收敛问题

1、权重的初始化方案有问题2、正则化过度3、选择不合适的激活函数、损失函数4、选择了不合适的优化器和学习速率5、训练epoch不足

yizone·2024-02-20 19:55

论文阅读 - Non-Local Spatial Propagation Network for Depth Completion

文章目录1概述2模型说明2.1局部SPN2.2非局部SPN2.3结合置信度的亲和力学习2.3.1传统正则化2.3.2置信度引导的affinity正则化3效果3.1NYUDepthV23.2KITTIDepthCompletion

七元权·2024-02-20 07:46

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

研究设计了一个策略空间，其中策略包含多个子策略，在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成，每个操作是图像处理函数（如平移、旋转或剪切），以及应用这些函数的概

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿：2024年的关键突破与趋势

FeedforwardNeuralNetwork）1.3反向传播算法（Backpropagation）1.4激活函数（ActivationFunction）1.5深度神经网络（DeepNeuralNetworks）1.7优化算法1.8正则化

浅夏的猫·2024-02-20 07:41

（2024|ICLR，SVD，软加权正则化，推理时文本嵌入优化）文本到图像扩散模型的图像内容抑制

GetWhatYouWant,NotWhatYouDon't-ImageContentSuppressionforText-to-ImageDiffusionModels公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要2.相关工作3.方法3.1扩散模型3.2[EOT]嵌入的分析3.3基于文本嵌入的语义抑制3.4推理时文本嵌入优化4.实验5.局限性

EDPJ·2024-02-19 22:37

Matlab|基于支持向量机的电力短期负荷预测【最小二乘、标准粒子群、改进粒子群】

部分代码%C为最小二乘支持向量机的正则化参数，theta为高斯径向基的核函数参数，两个需要进行优化选择调试NumOfPre=1;%预测天数，在此预测本

电力程序小学童·2024-02-19 12:10

R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化

p=25158原文出处：拓端数据部落公众号本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。

·2024-02-13 13:46

数据回归算法 | Matlab实现Lasso回归预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述数据回归算法|Matlab实现Lasso回归预测模型.在本文，我们继续讲解另外一种可以解决“多重共线性”的算法——Lasso回归（也称L1正则化算法

天天酷科研·2024-02-13 06:31

回归预测模型：MATLAB岭回归和Lasso回归

这里的λ\lambdaλ是正则化强度参数。

抱抱宝·2024-02-13 06:01

聊下现在高仿江诗丹顿纵横四海腕表多少钱

但，“最小批量，最优质量，最高卖价”一直是江诗丹顿的经营战略。自1840年起，每只手表的生产图纸、记录、销售日期及机芯表壳编号等资料，都完整无缺地保留在公司的档案柜中。

九龙腕表·2024-02-13 06:53

机器学习入门之基础概念及线性回归

学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm推导正则化公式说明为什么用

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization

传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性，要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验，我们表明这些传统的方法并不能解释大

夏洛的网·2024-02-11 18:02

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