小批量正则化

Deep learning 阅读笔记-1

1正则化没有免费午餐定理暗示我们必须在特定任务上设计性能良好的机器学习算法。假设空间的函数来增加或减少模型的表示容量。我们列举的一个具体示例是线性回归增加或减少多项式的次数。
Canala·2023-06-17 00:45

深度学习入门笔记2-从零开始实现线性回归

在这一节中，(我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器)。
闪闪发亮的小星星·2023-06-16 21:52

吴恩达471机器学习入门课程1第3周——逻辑回归

、导包2、逻辑回归2.1、问题描述2.2、加载数据集数据可视化2.3、sigmodfunction2.4逻辑回归的代价函数2.5逻辑回归的梯度2.6使用梯度下降学习参数测试可视化2.8评估逻辑回归3、正则化逻辑回归
贰拾肆画生·2023-06-16 20:03

【stable diffusion】图片批量自动打标签、标签批量修改（BLIP、wd14）用于训练SD或者LORA模型

训练集准备、tag心得、批量编辑、正则化准备】官方教程：https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_README-en.md
曾小蛙·2023-06-16 20:48

基于ABAQUS与Fortran实现相场正则化凝聚带模型（PF-CZM）及Johnson-Cook本构法的实践探索

第一部分在日常的科研实验或工程实践中，相场正则化凝聚带模型(PF-CZM)是一种十分重要的方法，用于模拟并描述材料在受力过程中的破裂行为。
快撑死的鱼·2023-06-16 13:56

正则化为什么能防止过拟合（重点地方标红了）

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。
婉妃·2023-06-16 09:02

练习：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。
849879773·2023-06-16 09:09

回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向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、隐藏层单元数。1.MATLAB实现SSA-CNNBiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元多输入单输出回归预测；2.输入多个
机器学习之心·2023-06-16 06:02

基于jupyter的逻辑回归练习

逻辑回归介绍1Logistic回归1.1数据可视化1.2实现1.2.1Sigmoid函数1.2.2代价函数和梯度1.2.2.1代价函数1.2.2.2梯度下降1.2.3寻找最优参数1.2.4评估逻辑回归2正则化逻辑回归
Fu-yu·2023-06-15 22:09

2018-03-27

深圳一智快捷科技有限公司是一家专业生产样板、小批量快件的印制电路板生产服务商。是快速研发电子产品的公司、电子DIY爱好者、创客等的首选合作伙伴。
一智快捷PCB小何·2023-06-15 18:55

黄金时代 —— 深度学习（基础/补充）

文章目录优化梯度下降AdamW前置博客-深度学习基础优化梯度下降AdamWAdam+weightdecateAdamw即Adam+weightdecate，效果与Adam+L2正则化相同，但是计算效率更高
人生简洁之道·2023-06-15 07:47

机器学习实验复习题

A、获取更多的训练样本B、选取样本有效的特征，使样本数量大于特征数C、加入正则化项下列关于线性回归分析中的残差（预测值减去真实值）说法正确的是？A、残差均值总是为零模型评估、选择与验证下面正确的
白术_竹苓·2023-06-15 04:36

压缩感知入门③基于ADMM的全变分正则化的压缩感知重构算法

压缩感知系列博客：压缩感知入门①从零开始压缩感知压缩感知入门②信号的稀疏表示和约束等距性压缩感知入门③基于ADMM的全变分正则化的压缩感知重构算法文章目录1.Problem2.Formulation3.
The Mr.Nobody·2023-06-15 03:45

压缩感知入门——基于总体最小二乘的扰动压缩感知

压缩感知系列博客：压缩感知入门①从零开始压缩感知压缩感知入门②信号的稀疏表示和约束等距性压缩感知入门③基于ADMM的全变分正则化的压缩感知重构算法文章目录1.Problem2.仿真结果3.MATLAB算法
The Mr.Nobody·2023-06-15 03:13

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|附代码数据

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。
·2023-06-14 23:10

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|附代码数据

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。
·2023-06-14 23:38

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。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。
·2023-06-14 23:35

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|附代码数据

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。
·2023-06-14 23:59

建设数字工厂：生产物料齐套检查的实现方法

随着市场个性化需求不断发展，多品种小批量生产加工模式已经形
华为云开发者联盟·2023-06-14 11:00

day10——线性回归的改进之岭回归

线性回归的改进之岭回归一、过拟合和欠拟合二、正则化类别三、岭回归四、实操：波士顿房价预测一、过拟合和欠拟合1，欠拟合如下所示，机器学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准太粗糙，不能准确识别出天鹅。
张嘉烘·2023-06-14 10:57

深度学习之l2正则,weight decay,momentum,batchsize,lr超参数之间的关系

参考l2正则L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题。
专注于计算机视觉的AndyJiang·2023-06-14 02:41

神经网络优化器之随机梯度下降法的理解

小批量随机梯度下降法在随机梯度下降方法中，每次更新仅使用一个样本，就不太准确，而批量梯度下降，又是使用了全部样本，因此二者折中，在每次更新时用a个样本，用了一
zhengudaoer·2023-06-13 19:55

深入解析Seurat整合单细胞数据函数FindIntegrationAnchors 2（CCA和L2正则化算法）

hi各位，今天我们来深入了解一下Seurat做多样本整合的深入算法，CCA算法以及FindIntegrationAnchors函数中的的参数l2.norm先来知道一下CCA典型关联分析(CanonicalCorrelationAnalysis，以下简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一。比如我们拿到两组数据，第一组是人身高和体重的数据，第二组是对应的跑步能力和跳远能力的数据。那么我们能不
Evil_Genius·2023-06-13 00:56

机器学习—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。
chenyu128·2023-06-13 00:37

【论文复现】ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition

在L2正则化之后的weights和features基础之上，引入了使得角度空间中类间的决策边界最大化，如下图所
致Great·2023-06-12 13:52

XGBoost详解（原理篇）

基本组成元素2、整体思路（1）训练过程——构建XGBoost模型（2）测试过程3、目标函数（1）最初的目标函数（2）推导4、从目标函数到特征划分准则+叶子节点的值的确定（1）编辑的定义（2）引入真实的编辑和正则化项代换
tt丫·2023-06-12 12:29

深度学习（Deep Learning）读书思考三：正则化

概述正则化是机器学习中非常重要并且非常有效的减少泛华误差的技术，特别是在深度学习模型中，由于其模型参数非常多非常容易产生过拟合。
下一步·2023-06-12 09:18

机器学习深度学习必备之——正则化综述

什么是正则化？首先英文原文为regularization，直译应为规则化，简单来说就是对模型加入规则，加入我们的先验知识，如果觉得正则化太难理解，可以按照规则化来理解记忆。
caizd2009·2023-06-12 09:48

深入理解深度学习——正则化（Regularization）：Bagging和其他集成方法

EnsembleLearning）：基础知识·集成学习（EnsembleLearning）：提升法Boosting与Adaboost算法·集成学习（EnsembleLearning）：袋装法Bagging·正则化
von Neumann·2023-06-12 09:17

第13章 全家计议定

等父亲回来再谈长期合作的事，现在可以小批量的供货。杜海生在渝北镇上还是有些名头的，薛掌柜点头称是。所谓物以稀为贵，这二十几罐的秋梨膏足够他前期做噱头了。隔了几天，杜海生押镖回来了，杜二郎也跟着回家了。
月光如水夜微凉·2023-06-12 06:46

Python机器学习之三：数据转换（归一化、标准化、正则化、二值化）

示例使用数据集：PimaIndian数据集我们先导入数据，并将特征与目标划分为X,Y：importpandasaspdimportnumpyasnpfilename='pima_data.csv'dataset=pd.read_csv(filename)#将数据分为输入和输出数据array=dataset.valuesX=array[:,:8]Y=array[:,8]数据转换（归一化、标准化、正则
余欲与鱼语渔·2023-06-12 03:16

深入理解深度学习——正则化（Regularization）：对抗训练（Adversarial Training）

分类目录：《自然语言处理从入门到应用》总目录在许多情况下，神经网络在独立同分布的测试集上进行评估已经达到了人类表现。因此，我们自然要怀疑这些模型在这些任务上是否获得了真正的人类层次的理解。为了探索网络对底层任务的理解层次，我们可以探索这个模型错误分类的例子。Szegedy发现，在精度达到人类水平的神经网络上通过优化过程故意构造数据点，其上的误差率接近100%，模型在这个输入点x′x'x′的输出与附
von Neumann·2023-06-11 23:09

【Python机器学习】SVM解决非线性问题和信用卡欺诈检测实战（附源码和数据集）

SVM的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的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的
showswoller·2023-06-11 11:42

模型过拟合处理方式

为了避免过拟合，以下是一些防止深度学习过拟合的方法：目录1.增加数据量2.使用正则化3.早停法4.使用集成学习5.数据集划分6.模型简化1.增加数据量数据量越大，模型就能够更好地学习数据的特征，从而减少过拟合的风险
江大王吹吹·2023-06-11 11:23

Python标准库re的使用（正则化匹配）

常用正则表达式正则表达式描述匹配结果\d+(\.\d*)?任意整数和浮点数0.004275.\b[^\Wa-z0-9_][^\WA-Z0-9_]*\b首字母只能大写BooFoo^http:\/\/([\w-]+(\.[\w-]+)+(\/[\w-.\/\?%&=\u4e00-\u9fa5]*)?)?$验证网址http://www.baidu.com/?id=1^[\u4e00-\u9fa5]{0,
宋建国·2023-06-11 04:10

数据缺失情况下的参数估计

通常会添加正则化或进行特征降维或进行参数共享/平滑来防止过拟合。本章讨论的是在样本点的某些特征丢失的情况下如何进行分类的问题。
ABadCandy·2023-06-11 00:47

任务参数化高斯混合模型（task-parameterized Gaussian mixture model，TP-GMM）

3.任务参数化高斯混合模型3.1TP-GMM3.2TP-GMM参数正则化4.扩展到任务参数化的子空间聚类5.从演示的混合模型合成运动5.1高斯混合回归5.2具有动态特征的GMM(trajectory
陈三章·2023-06-10 22:19

机器学习笔记 - 通过视觉注意识别黑色素瘤论文简读

此外，我们建议通过正则化具有感兴趣区域（ROI）的注意力图（例如，病变分割或皮肤镜特征）来利用先验信息。只要这种先验信息可用，就可以进一步细化分类性能和注意力图。据我们所知，我们是第一个为黑色素瘤识别
坐望云起·2023-06-10 20:59

正则化，归一化，标准化的区别与联系

首先，标准化的英文是Standardization，归一化的英文是Normalization，正则化的英文是Regularization。
晓柒NLP与药物设计·2023-06-10 20:51

（2020，谱正则化）观察你的上卷积：基于 CNN 的生成深度神经网络无法重现谱分布

WatchyourUp-Convolution:CNNBasedGenerativeDeepNeuralNetworksareFailingtoReproduceSpectralDistributions公众号：EDPJ目录0.摘要1.简介1.1相关工作1.1.1深度造假（Deepfake）检测1.1.2GAN的稳定性2.上卷积的谱效应2.1在DFT功率谱上使用方位角积分（AzimuthalInt
EDPJ·2023-06-10 04:43

Sklearn上机笔记--标准化

对单个数据进行标准化（1）数据展示（2）对preprocessing数据进行标准化（3）求均值（4）对数据的某些列求标准化6.在多个数据集上使用相同的标准化7.标准化的一些相关命令二、将特征变量缩放至特定范围三、数据的正则化
Suki百香果·2023-06-10 03:38

《动手学深度学习》学习笔记（三）

标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。
ying_0f5b·2023-06-09 22:49

深度学习(神经网络)

文章目录神经网络历史形式神经元模型（M-P模型）感知器多层感知器误差反向传播算法误差函数和激活函数误差函数二次代价函数交叉熵代价函数激活函数sigmoid函数RELU函数似然函数softmax函数随机梯度下降法批量学习方法在线学习小批量梯度下降法学习率自适应调整学习率
Elsa的迷弟·2023-06-09 18:39

【LSTM】读取时间序列数据 | 时间序列数据的小批量划分方法

由于序列数据本质上是连续的，因此我们在处理数据时需要解决这个问题。当序列过长而不能被模型一次性全部处理时，我们希望能拆分这样的序列以便模型方便读取。Q：怎样随机生成一个具有n个时间步的minibatch的特征和标签？A：从随机偏移量开始拆分序列，以同时获得覆盖性和随机性。（内容参考了李沐老师的动手学深度学习，简化这个问题，仅进行序列的切分，不区分特征和标签，二者逻辑基本一样）0数据展示及问题时间序
猴猴小扣·2023-06-09 17:36

【机器学习】神经网络入门

一方面运算量十分大，而且想要进行正则化调整也很难。这么庞大的特
NormalConfidence_Man·2023-06-09 16:08

【机器学习】正则化详解和过拟合的解决

https://blog.csdn.net/weixin_45434953/article/details/130970273上一篇文章的例子中，如果使用一个四次多项式去拟合房价函数，会导致过拟合问题而正则化是解决过拟合的一个方法
NormalConfidence_Man·2023-06-09 16:38

以DSSM为例说明深度学习模型训练中的若干问题

深度学习模型训练要素概图补充：目标函数一般包含经验风险(损失函数或代价函数)和结构风险(正则化项)，此处仅指损失函数。
文文学霸·2023-06-09 12:30

深入理解深度学习——正则化（Regularization）：Dropout

分类目录：《深入理解深度学习》总目录Dropout供了正则化一大类模型的方法，计算方便且功能强大。在第一种近似下，Dropout可以被认为是集成大量深层神经网络的实用Bagging方法。
von Neumann·2023-06-09 09:53

YOLOv5结合BiFPN，如何替换YOLOv5的Neck实现更强的检测能力？

原有的Neck存在的问题2、BiFPN的适用场景三、如何在YOLOv5中实现BiFPN1、下载并替换BiFPN代码2、修改配置文件3、遇到的问题及解决方法四、BiFPN超参数调整1、学习率2、批大小3、正则化参数大家好
哪 吒·2023-06-08 22:39

计算机视觉——day95 PANet:基于样本原型对齐的Few-Shot图像语义分割

RelatedworkFew-shotsegmentation3.Method3.1.Problemsetting3.2.Methodoverview3.3.Prototypelearning（原型学习）3.4.非参数度量学习3.5.原型对准正则化
想太多!·2023-06-08 17:39
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