小批量正则化

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

那些关于自动驾驶的“完美童话”已经被戳穿！

2018年11月1日百度世界大会上，百度CEO李彦宏和一汽集团董事长徐留平携手宣布L4级别自动驾驶乘用车的量产计划：2019年小批量下线示范运行，2020年大批量生产，投入更多城市运营。
互联网策论·2023-07-16 12:41

机器学习实战：Python基于LASSO回归进行正则化（十二）

文章目录1前言1.1LASSO的介绍1.2LASSO的应用2.diabetes数据集实战演示2.1导入函数2.2导入数据2.3拟合模型（AIC/BIC）2.4AIC/BIC可视化2.5拟合交叉验证模型及可视化3.Hitters数据集实战演示3.1导入函数3.2导入数据3.3数据预处理3.4定义变量和缩放数据3.5拟合模型3.6拟合交叉验证模型4.讨论1前言1.1LASSO的介绍LASSO（Leas
Bioinfo Guy·2023-07-16 04:07

RegNeRF，FreeNeRF: 神经辐射场的自由频率正则化，几何正则化，外观正则化，遮挡正则化

目录概要：一论文RegNeRF:RegularizingNeuralRadianceFieldsforViewSynthesisfromSparseInputs1.几何正则化2.外观正则化二论文FreeNeRF
LeapMay·2023-07-15 09:36

吴裕雄 python 机器学习——数据预处理正则化Normalizer模型

fromsklearn.preprocessingimportNormalizer#数据预处理正则化Normalizer模型deftest_Normalizer():X=[[1,2,3,4,5],[5,4,3,2,1
weixin_30341735·2023-07-15 09:22

数据预处理：将数据一阶正则化 Normalizer

【小白从小学Python、C、Java】【Python-计算机等级考试二级】【Python-数据分析】数据预处理：将数据一阶正则化Normalizer选择题关于以下代码，说法不正确的是?
刘经纬老师·2023-07-15 09:48

深度学习调参经验：优化神经网络性能的关键八大步骤

目录标题深度学习调参经验：优化神经网络性能的关键八大步骤1.了解模型架构和超参数2.确定调参策略3.学习率调优4.批量大小选择5.正则化与归一化6.早停法7.数据
安静到无声·2023-07-15 04:53

《DevOps实践指南》读书笔记 -案例

案例--第一部分DevOps三步工作法1模拟邮寄宣传册(p12)假设要邮寄10本宣传册，书中介绍了大批量策略与小批量策略的巨大差异。
antony已经被占用·2023-07-14 22:41

深度学习 初始化，正则化，梯度检验

1.init_utils--coding:utf-8--#init_utils.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearnimportsklearn.datasetsdefsigmoid(x):“”"ComputethesigmoidofxArguments:x--Ascalarornumpyarrayofanysize.R
热爱技术的小曹·2023-07-14 22:38

常见的优化算法

常见的优化算法文章目录1.梯度下降法（batchgradientdensentBGD)2.随机梯度下降法(StochasticgradientdescentSGD)3.小批量梯度下降(Mini-batchgradientdescentMBGD
WakingStone·2023-07-14 06:06

回归预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼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
机器学习之心·2023-07-14 01:59

机器学习30：《推荐系统-III》使用 TensorFlow 构建电影推荐系统

具体而言，包括探索电影数据，训练矩阵分解模型，检查嵌入，矩阵分解中的正则化，Softmax模型训练等内容。
Jin_Kwok·2023-07-13 20:55

论文笔记-A Deep Learning Approach for Slice to Volume Biomedical Image Integration

预处理正则化到0-1之间；resize128*128.进行图像增强.回归利用CNN网络回归参数。
強云·2023-07-13 19:45

【chatgpt问答记录】权重衰减vs正则化

A：权重衰减（WeightDecay）是一种用于正则化神经网络模型的技术。它通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制权重的大小，以减少过拟合现象。
zcongfly·2023-06-24 08:15

细粒度分类：Cross-X论文笔记——Cross-X Learning for Fine-Grained Visual Categorization

细粒度分类：Cross-X论文笔记——Cross-XLearningforFine-GrainedVisualCategorization综述主要思想网络结构OSME模块C3S正则化器CL正则化器损失优化实验可视化分析精度对比总结综述论文题目
视觉萌新、·2023-06-23 22:05

一起学AI：核心基础概念

归一化、正则化、标准化是什么？线性回归和逻辑回归是什么？神经网络里普通参数与超参的区别是什么？AI常见问题与解决一起学AI系列博客：目录索引本文笔记小结深度学习里的核心基础概念和高频知识点分析。
来知晓·2023-06-23 13:35

PyTorch基础之数据模块Dataset、DataLoader用法详解（附源码）

Dataset用来构造支持索引的数据集在训练时需要在全部样本中拿出小批量数据参与每次的训练，因此我们需要使用DataLoader，即DataLoader是用来在Dataset里取出一组数据(mini-batch
showswoller·2023-06-23 10:45

三、多层感知机及模型优化

多层感知机的代码实现二、模型选择、欠拟合和过拟合2.1训练误差和泛化误差2.2模型选择2.2.1模型复杂性2.2.2验证集2.2.3K折交叉验证2.3欠拟合与过拟合2.4.多项式回归三、权重衰减（L2正则化
穆_清·2023-06-23 05:45

C++ 指针常量与常量指针

指针常量与常量指针的翻译就好比机器学习中Regularization翻译成正则化一样，讲真，正则化这个说法确实要比规则化显得高端些，但是到了理解的时候，还是要按照规则化理解。
心是凉的·2023-06-23 03:18

对正则化的理解

在训练模型的时候，可能会遇到网络过拟合的问题，解决这个问题主要的方法有数据增强、Dropout、DropConnect、早停、以及正则化，这里记录一下常见的正则化方法及其特点。
静待梅花开·2023-06-22 23:02

机器学习——使用朴素贝叶斯分类器实现垃圾邮件检测（python代码+数据集）

系列文章目录机器学习——scikit-learn库学习、应用机器学习——最小二乘法拟合曲线、正则化机器学习——使用朴素贝叶斯分类器实现垃圾邮件检测（python代码+数据集）文章目录系列文章目录1、概念阐述
Chaoy6565·2023-06-22 22:14

R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型|附代码数据

LeaseAbsoluteShrinkageandSelectionOperator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择根据惩罚项的大小，LASSO将不太相关的预测因子缩小到（可能）零。
·2023-06-22 11:12

机器学习入门（九）——正则化：L1正则、L2正则

在系列（八）中提到了机器学习最重要就是降低模型的方差，即解决过拟合的问题，其中最重要的一种方法就是模型正则化，通常有L1正则和L2正则。
yyoung0510·2023-06-22 11:20

[Java 高并发场景下的ConcurrentHashMap 数据操作 ]

因此，我们可以使用分治策略来将数据划分成多个小批量进行处理，以避免CPU资源的浪费我们使用了线程池和分治策略来优化
是汤圆丫·2023-06-22 10:31

十大机器学习算法-XGBoost

基本思想XGboost模型的损失函数包含两部分，模型的经验损失以及正则化项：L(ϕ)=∑il(y^i,yi)+∑kΩ(fk)whereΩ(f)=γT+12λ∥w∥2\begin{array}{l}{\mathcal
zjwreal·2023-06-22 08:12

神经网路：批归一化

批归一化（BatchNormalization，BN）是一种常用的正则化技术，用于加速深度神经网络的训练过程和提高模型的收敛性。
Make_magic·2023-06-22 07:11

神经网络：正则化

作用：正则化在计算机视觉中的作用是控制模型的复杂度，减少过拟合，提高模型的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的测试数据上表现较差的情况。
Make_magic·2023-06-22 07:11

2021-01-28

昨天把准备的支持向量机的的软间隔与正则化讲述了一下感觉还是不错的把知识点做了一个回顾对近来的一个情况做一个简单的总结写了54天的日记了总的感觉还是不错的期间有那么三四天有一些事情写的有一点点的水但是不影响整个大局细的来说应该是每天都要有一个及时的有用的有意义的回顾起码的有一个坚持的点可以发个说说看看自己能坚持多久的一个日更时常还有具体的能写多少字能有多少的关注着还有有多少的交流以及能沉淀下多少的东
QuietRG·2023-06-22 05:26

ARFace:基于强化学习的注意感知和正则化人脸识别

ARFace:基于强化学习的注意感知和正则化人脸识别摘要不同的人脸区域对识别的贡献不同。特别是在野外环境中，由于受到大量干扰，贡献度的差异会进一步放大。
柠檬A123·2023-06-22 01:38

【深度学习】5-4 与学习相关的技巧 - 正则化解决过拟合（权值衰减，Dropout）

那么如何来抑制过拟合正则化是有效方法之一，它不仅可以有效降低高方差，还有利于降低偏差。何为正则化？在机
loyd3·2023-06-21 16:55

正则化

大家好久不见呀~今天小Mi继续给大家讲解正则化！目前深度模型在各种复杂的任务中固然表现十分优秀，但是其架构的学习要求大量数据，对计算能力的要求很高。
·2023-06-21 14:10

YOLO（你只需看一眼）技术通讲（基于论文与开源代码）

YOLO通讲前言YOLOv1论文及项目地址介绍模型架构统一检测边界框的置信度类置信度网络设计训练模型局限总结YOLOv2模型改进正则化批处理使用高分辨率分类器卷积化锚盒维度聚类前言YOLO作为现在目标检测技术中较为基础且流行的技术之一
高星熠·2023-06-21 02:22

R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析|附代码数据

正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径正则化(regularization)该算法速度快，可以利用输入矩阵x中的稀疏性，拟合线性、logistic和多项式
·2023-06-20 22:26

r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现

正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或ElasticNet（弹性网络）惩罚值计算的。该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它适合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。
·2023-06-20 22:50

拓端数据(tecdat):R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析

p=21602正则化(regularization)正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。
·2023-06-20 22:19

R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析|附代码数据

正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径正则化(regularization)该算法速度快，可以利用输入矩阵x中的稀疏性，拟合线性、logistic和多项式
·2023-06-20 22:48

【白话机器学习系列】白话 Dropout

白话Dropout文章目录什么是Dropout理解缩放举个例子什么是DropoutDropout是神经网络的一种正则化技术，它在训练时以指定的概率ppp（常见值为p=0.5p=0.5p=0.5）丢弃一个单元
JarodYv·2023-06-20 13:22

【论文阅读】Graph-less Collaborative Filtering

Graph-lessCollaborativeFiltering文章目录【论文阅读】Graph-lessCollaborativeFiltering1.来源2.介绍3.模型解读3.1协同过滤3.2模型3.2.1对比知识精馏3.2.2自适应对比正则化
笃℃·2023-06-20 06:10

YOLOv3

4、BN层接在每次卷积层后面，作为正则化、加速收敛、避免过拟合的方法。5、多尺度训练，在速度和准确率之
Mr_Stark的小提莫·2023-06-19 19:32

线性分类器

目录结构图图像类型：什么是线性分类器线性分类器的矩阵表示线性分类器的权重向量线性分类器的决策边界损失函数多类支撑向量机损失正则项损失L0、L1、L2正则化参数优化更新权重W优化方法梯度算法改进权重初始化应对过拟合结构图图像类型
小鹿学程序·2023-06-19 14:48

吴恩达深度学习（三）

改进深度神经网络：超参数调整，正则化和优化Week1第一课：训练/开发/测试集本周我们将学习如何在实际应用中让你的神经网络高效工作？
带刺的小花_ea97·2023-06-19 14:36

拼多多“爆炸式”增长背后 揭开了采购行业的谜团

采购小批量、多品种成为难点。为什么拼多多在电商行业打出一片天下，为什么它能够与淘宝、京东所抗衡？关于成本以生鲜为例，拼多多所推出的农产品是从原产地
SPC采购人俱乐部·2023-06-19 10:31

Group Norm，Batch Norm，Layer Norm

BN和LN适用于小批量的数据，因为它们在进行归一化时会用到小批量数据的均值和方差，但是GN对于较小的batc
沃洛德.辛肯·2023-06-19 08:08

数据预处理：标准化、正则化、最大最小归一化、绝对值标准化

https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html标准化公式：优点：适用大多数类型的数据，标准化之后的数据是以0为均值，方差为1的正态分布缺点：是一种中心化方法，会改变原有数据得分布结构转换区间：均值为0，方差为1的标准正态分布适用场景：不适合用于稀疏数据的处理importnumpyasnpimportmatplotlib.pypl
小瓶盖的猪猪侠·2023-06-19 07:03

低延迟流式语音识别技术在人机语音交互场景中的实践

1.前言1.1语音识别技术简介1.2问题与挑战2.尖峰优先正则化方法2.1CTC模型基础2.2尖峰优
美团技术团队·2023-06-18 21:17

验证性实验 - 逻辑回归

还将通过将正则化加入训练算法，来提高算法的鲁棒性，并用更复杂的情形来测试模型算法。
终极末影龙·2023-06-18 09:25

CSG：清华大学提出通过分化类特定卷积核来训练可解释的卷积网络 | ECCV 2020 Oral

论文提出类特定控制门CSG来引导网络学习类特定的卷积核，并且加入正则化方法来稀疏化CSG矩阵，进一步保证类特定。
·2023-06-18 00:58

系列文章 之 一文纵览【机器学习】算法（3）：线性回归/多项式回归 | 正则化 | 逻辑回归 | 支持向量机SVM | 核方法 | 朴素贝叶斯 | 随机森林 | 神经网络 | KNN（附实例代码）

最近看到两段话，希望对所处境地不是很理想的朋友有些帮助，特此分享给大家：【1】生活可能不像你想象的那么好，但是也不会像你想象的那么糟，人的脆弱和坚强都超乎了自己的想象，有时候脆弱的一句话会让你泪流满面，有时候你发现自己咬着牙已经走过了很长的路。【2】世界上的事情，最忌讳的就是个十全十美，你看那天上的太阳，一旦圆满了，马上就要亏厌；树上的果子，一旦熟透了，马上就要坠落。凡事总要稍留欠缺，才能持恒。作
追光者♂·2023-06-17 23:05

23 前馈神经网络——Feedforward Neural Network

回顾之前的机器学习，我们可以将内容如下划分：频率派——统计机器学习正则化：通过给lossfuntion加上惩罚项修正结果核化：通过引入核方法解决更多类
hanhan不是很憨憨·2023-06-17 21:10
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