小批量正则化第20页

2019-03-17神经网络——optimizer

神经网络优化算法，通常有三种：小批量梯度下降法，随机梯度下降法和批量梯度下降法。

hhhhlyy·2023-07-28 12:49

深度学习：常用优化器Optimizer简介

梯度下降算法是使权重参数沿着整个训练集的梯度方向下降，但往往深度学习的训练集规模很大，计算整个训练集的梯度需要很大的计算量，为了减少计算量加速训练，在此基础上演化出随机梯度下降算法（SGD），沿着随机选取的小批量数据的梯度方向下降

cv-player·2023-07-28 11:48

HyperGBM用4记组合拳提升AutoML模型泛化能力

经过大量的实践证明比较有效的方式包括：利用EarlyStopping防止过拟合通过正则化降低模型的复杂度使用更多的训练数据尽量使用更少的特征使用CV来选择模型和超参数使用Ensemble来提升泛化能力Earlystopping

九章云极DataCanvas·2023-07-28 10:19

【模型欠拟合与过拟合（正则化）】

介绍在机器学习和深度学习中，我们常常遇到两个关键问题：模型欠拟合和模型过拟合。这两个问题都与模型的拟合能力有关，即模型对训练数据的拟合程度。欠拟合指模型过于简单，无法很好地拟合训练数据，导致在训练集和测试集上表现都较差；而过拟合指模型过于复杂，过度拟合训练数据，导致在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。模型欠拟合原因模型欠拟合通常是由于模型过于简单，没有足够的拟合能力来捕捉数据中的复杂关系。例

武帝为此·2023-07-28 06:10

[PyTorch]利用torch.nn实现softmax（在Fashion-MNIST数据集上）

文章目录实验要求一、加载Fashion-MNIST数据集二、通过Dataloader读取小批量数据样本三、构建模型四、损失函数与优化器五、测试集的准确度与损失计算六、模型训练及测试实验结果实验要求利用torch.nn

番茄牛腩煲·2023-07-28 02:37

L1, L2 正则化

Regularizer原理解释，请参考回归系列之L1和L2正则化这里主要介绍，在pytorch中如何进行正则化计算的。

潘旭·2023-07-28 02:16

使用tensorflow和densenet神经网路实现语谱图声纹识别,即说话人识别。

本文侧重一种解决方案的思路，仅做了小批量数据的简单验证，收敛效果良好，还没有做大量数据集的验证，后期会做一些实际的验证，请持续关注。如果乐意与我交流，文章后面有联系方式，随时欢迎。

zhigongjz·2023-07-27 21:52

phkit - 中英音素处理、文本转拼音、文本正则化

文章目录关于phkit安装包含组件pinyinkitchinesesymbolsequencepinyinphonemenumberconvertstyleenglish关于phkitphonemetoolkit:拼音相关的文本处理工具箱，中文和英文的语音合成前端文本解决方案。github:https://github.com/KuangDD/phkit

伊织code·2023-07-27 07:50

深度学习基础之回归问题与正则化——慕课学习笔记

回归和分类的区别和联系：●区别:分类:使用训练集推断输入x所对应的离散类别(如:+1,-1)。回归:使用训练集推断输入x所对应的输出值，为连续实数。●联系:利用回归模型进行分类:可将回归模型的输出离散化以进行分类，即y=sign(f(x))。利用分类模型进行回归:也可利用分类模型的特点，输出其连续化的数值。线性模型：●狭义线性(linear)模型:通常指自变量与因变量之间按比例、成直线的关系，在数

你今天学习了嘛·2023-07-27 03:24

损失函数、代价函数、目标函数的区别

LossFunction）：度量单个样本预测的误差代价函数（CostFunction）：度量全部样本集合的评价误差，即损失函数的平均值目标函数（ObjectFunction）：最终模型要优化的函数，代价函数+正则化函数

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-07-27 00:53

【Python机器学习】实验03 logstic回归

计算准确率1.7试试用Sklearn来解决2.1准备数据(试试第二个例子)2.2假设函数与前h相同2.3代价函数与前相同2.4梯度下降算法与前相同2.5欠拟合的了（模型过于简单，增加一些多项式特征）2.6定义正则化

Want595·2023-07-26 21:14

Xgboost

2、xgboost原理使得目标函数权重最小，不断往里面添加决策树，取得叶子节点的数惩罚项的定义：总共三个叶子节点与r的成绩、w的正则化和惩罚项现在还剩下的一个问题，我们如何选择每一轮加入什么F呢？

遇见百分百·2023-07-26 17:36

11.14日工作心得

2.中学部几乎叫没有启动，老师教务乃至校长都处于一个迷茫阶段，只能小批量约学生家长，拿出孩子学情分析一个一个公

词妈·2023-07-26 07:26

哲哲的ML笔记（三十三：批量、随机梯度、小批量梯度下降）

随机梯度下降如果我们一定需要一个大规模的训练集，我们可以尝试使用随机梯度下降法来代替批量梯度下降法。从下图中可以看出，批量梯度下降在一轮iteration中使用了所有个样本随机梯度下降在一轮iteration中使用了1个样本随机梯度下降算法为：对训练集随机“洗牌”，Repeat随机梯度下降算法在每一次计算之后便更新参数，而不需要首先将所有的训练集求和，在梯度下降算法还没有完成一次迭代时，随机梯度下

沿哲·2023-07-26 03:15

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

RamondZ·2023-07-25 20:19

【统计学习方法】第7章支持向量机

支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划（convexquadraticprogramming）的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。支持向量机

gkm0120·2023-07-25 19:55

机器学习 day30（正则化参数λ对模型的影响）

Jcv和Jtrain的影响假设该模型为四阶多项式当λ很大时，在最小化J的过程中，w会很小且接近0，此时模型f(x)近似于一个常数，所以此时模型欠拟合，Jtrain和Jcv都很大当λ很小时，表示模型几乎没有正则化

丿罗小黑·2023-07-25 18:11

机器学习&&深度学习——softmax回归（上）

，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——线性回归的简洁实现订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助softmax回归分类问题网络架构全连接层的参数开销softmax运算小批量样本的矢量化回归可以用来预测多少的问题

布布要成为最负责的男人·2023-07-25 18:06

深度学习常用优化器总结，具详细（SGD,Momentum,AdaGrad,Rmsprop,Adam,Adamw）

目录前言SGD：随机梯度下降BGD：批量梯度下降MBGD：小批量梯度下降MomentumAdaGradRMSpropAdam:AdaptiveMomentEstimationAdamW参考文章前言优化器的本质是使用不同的策略进行参数更新

Hilbob·2023-07-25 17:13

【机器学习】正则化对过拟合和欠拟合的影响

模型过拟合和欠拟合的图像特征偏差大表示欠拟合，而方差大表示过拟合，我们这一节再深入探讨下过拟合和欠拟合问题。一个经典的图如下：其中d=1为欠拟合，d=4为过拟合，而d=2则刚刚好。回顾下刚刚说的使用训练集和交叉验证集计算出来的误差（又称代价函数）Jtrain(θ)J_{train}(\theta)Jtrain(θ)和Jcv(θ)J_{cv}(\theta)Jcv(θ)，当d=1的时候，模型欠拟合，

NormalConfidence_Man·2023-07-25 15:38

动手学DL——深度学习预备知识随笔【深度学习】【PyTorch】

小批量样本可以充分利用GPU进行并行计算提高计算效率。

来杯Sherry·2023-07-25 11:13

【动手学深度学习】Task03

过拟合、欠拟合及其解决方案模型选择、过拟合和欠拟合模型选择.jpg模型泛化性.jpg权重衰减基本概念权重衰减等价于范数正则化（regularization）。

逍遥客小老虎·2023-07-25 06:21

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

p=25158本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。

拓端研究室TRL·2023-07-25 00:39

机器学习&&深度学习——线性回归

之前已经介绍过线性回归的基本元素和随机梯度下降法及优化，现在把线性回归讲解完：线性回归矢量化加速正态分布与平方损失从线性回归到深度网络神经网络图生物学矢量化加速在训练模型时，我们常希望能够同时处理小批量样本

布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:48

AI作业2-监督学习

seveN1foR·2023-07-22 20:56

2020-09-28 正则化 Regularization

1、L2正则化可能是最常用的正则化方法了。可以通过惩罚目标函数中所有参数的平方将其实现。

滴答大·2023-07-22 02:14

自适应学习速率优化方法AdaGrad和RMSProp

公式AdaGrad算法会使用一个小批量随机梯度按元素平方的累加变量，相当于一个梯度存储缓存。在时间步0，AdaGrad将

机器不会学习·2023-07-21 07:37

风度78·2023-07-20 16:47

决策树系列(三)

集成学习的偏差和方差2.2Bagging的偏差和方差2.3Boosting的偏差和方差2.4小结3.RandomForest3.1思想3.2优缺点4.Adaboost4.1思想4.2细节4.2.1损失函数4.2.2正则化

莫杨94·2023-07-19 23:21

梯度下降（随机梯度下降、批量梯度下降、小批量梯度下降）

梯度下降（GradientDescent,GD）问题：一个损失函数L(ω,b)L(\omega,b)L(ω,b)，为找到合适的参数ω,b\omega,bω,b使得损失函数值达到最小方法：梯度下降1.随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）随机梯度下降是每次迭代使用一个样本来对参数进行更新。使得训练速度加快。因此可知，对于凸优化问题，每一次更新不能保证是朝着全局最优

Recheriring·2023-07-19 22:56

全网最快PCB打样| 急速小批量打样的秘密在这里

随着PCB打样厂家的服务优化和价格降低，导致PCB打样的便利性和性价比提高，降低了PCB打样的门槛和成本，吸引了更多的小批量用户。在逐渐增加的打样市场中，捷配以快为核心逐渐取得了市场中小批量用户认可。

捷配科技·2023-07-19 21:42

【动手深度学习v2】with torch.no_grad()用法

在sgd的实现代码中，使用到了withtorch.no_grad()：defsgd(params,lr,batch_size):#@save"""小批量随机梯度下降"""withtorch.no_grad

岁余十二.·2023-07-19 10:34

神经网络正则化之BN/LN/GN的原理

1.BN层原理torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True,device=None,dtype=None)为什么用BN?加速训练。之前训练慢是因为在训练过程中，整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限端靠近(参考sigmoid函数，大的正值或负值)，链式求

mathlxj·2023-07-19 10:00

深度学习中的三种梯度下降方式：批量（batch），随机（stochastic），小批量（mini-batch）

1，批量梯度下降法（BatchGradientDescent）：在更新参数时都使用所有的样本来进行更新。优点：全局最优解，能保证每一次更新权值，都能降低损失函数；易于并行实现。缺点：当样本数目很多时，训练过程会很慢。2，随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）：在更新参数时都使用一个样本来进行更新。每一次跟新参数都用一个样本，更新很多次。如果样本量很大的情况（例如几十万

森大蔬·2023-07-18 21:46

回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测

优化正则化率、学习率、

机器学习之心·2023-07-18 19:12

Tip | Notepad++正则表达式替换

Notepad++|正则表达式替换引言正则化入门进阶（换行符）再进阶（提取）引言我们在用各种文本编辑器，比如word、txt、vscode等时，有时候都会通过查找以及替换方便批操作。

买猫咪的小鱼干·2023-07-18 15:44

电路板设计（三）

我问他，批量生产之前做过小批量的测试

超品电路板设计生产·2023-07-18 15:53

机器学习 day28（模型评估）

对线性回归模型，我们可以用带正则化项的成本函数来得到使成本函数最小的w、b可

丿罗小黑·2023-07-18 10:18

Understanding Neural Networks Through Deep Visualization

很早的文章2015http://yosinski.com/deepvis提出两种工具：（1）可视化激活值（2）第二种方法通过一种正则化的方法，在像素层面优化这篇文章的贡献第一：开源了一款软件，集成了当前所有的可视化的方法

我不懂你教不·2023-07-17 17:49

AI知识问答

在样本很少时，会发生过拟合，这时频率派会加入正则化来解决。（2）贝

-小透明-·2023-07-17 10:25

【深度学习笔记3.2 正则化】Dropout

(来自网友)下图来自文献[3] 上图中的思想就是说：Dropout是一种正则化技术，是防止过拟合最有效的方法，然而在以下几种情况下使用dropout会损

取取经·2023-07-17 08:28

吴恩达深度学习笔记整理（四）—— 超参数调试、正则化以及优化

目录改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化训练，验证，测试集（Train/Dev/Testsets）偏差和方差权衡方差和偏差的问题正则化为什么只正则化参数？为什么不再加上参数呢？

梦想的小鱼·2023-07-17 08:27

深度学习笔记4：正则化和dropout

结构风险函数模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：θ∗=arg⁡min⁡θ1N∑i=1NL(yi,f(xi,θ))+λϕ(θ)\theta^*=\arg\min_\theta\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}L(y_i,f(x_i,\theta))+\lambda\phi(\theta)θ∗=argminθN1∑i=1NL(yi,f(xi,θ))+λϕ

春花幼稚园陈同学·2023-07-17 08:27

【深度学习笔记】正则化与 Dropout

感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1正则化方法2Dropout随机失活1正则化方法如果神经网络过度拟合了数据

洋洋Young·2023-07-17 08:26

探索不同算法实现在MATLAB中解决LASSO问题：投影梯度法、次梯度方法和平滑梯度方法的详细分析与比较

LASSO是一种线性模型选择和正则化方法，可以增强预测精度和可解释性。我们将用几种不同的方法来解决这个问题：投影梯度法、次梯度方法以及平滑原始问题的梯度方法。

快撑死的鱼·2023-07-17 07:01

ACP-敏捷方法的实现

因为他们都符合精益思想的具体实例，都反映了“关注价值”、“小批量”、“消除浪费”。

旺财是只猫·2023-07-17 05:46

动手学深度学习——softmax回归（原理解释+代码详解）

目录1.softmax回归1.1分类问题1.2网络架构1.3全连接层的参数开销1.4softmax运算1.5小批量样本的矢量化1.6损失函数1.6.1对数似然1.6.2softmax及其导数1.6.3交叉熵损失

緈福的街口·2023-07-16 22:29

动手学深度学习——图像分类数据集（代码详解）

目录1.图像分类数据集1.1读取数据集1.2读取小批量1.3整合所有组件1.4小结1.图像分类数据集这里采用Fashion-MNIST数据集torchvision：torch类型的可视化包，一般计算机视觉和数据可视化需要使用

緈福的街口·2023-07-16 22:59

动手学深度学习V2的笔记小记

自动求导两种方式：正向，反向内存复杂度：O(n)计算复杂度：O(n)线性回归梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解两个重要的超参数是批量大小和学习率小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法训练误差和泛化误差训练误差

骨子带刺·2023-07-16 16:27

【动手学深度学习】--05.权重衰退

文章目录权重衰退1.原理1.1使用均方范数作为硬性限制1.2使用均方范数作为柔性限制1.3对最优解的影响1.4参数更新法则2.从零开始实现权重衰退2.1初始化模型参数2.2定义L2范数惩罚2.3训练2.4忽略正则化直接训练

小d<>·2023-07-16 13:54

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