小批量正则化第24页

d2l语言模型--生成小批量序列

对语言模型的数据集处理做以下汇总与总结目录1.k元语法1.1一元1.2二元1.3三元2.随机抽样2.1各bs之间随机2.2各bs之间连续3.封装1.k元语法1.1一元tokens=d2l.tokenize(d2l.read_time_machine())#因为每个⽂本⾏不⼀定是⼀个句⼦或⼀个段落，因此我们把所有⽂本⾏拼接到⼀起corpus=[tokenforlineintokensfortoken

我想吃鱼了，·2023-04-16 09:13

CV个人面经

秋招的时候准备不充分，简历挂掉的有几十家，进入面试的十几家都挂了，凭记忆回忆PyTorch的dataset类介绍不同的归一化有什么区别batch太大或者太小会有什么影响模型过拟合或者欠拟合的原因有哪些正则化方式

于心叶的叶·2023-04-16 08:31

python 回归_岭回归与LASSO回归 Ridge 和 Lasso Regression（python）

概述Ridge和Lasso回归是正则化技术的两种类型正则化技术用于处理过度拟合和数据集过大的情况Ridge和Lasso回归涉及增加罚款的回归函数炫云：你应该知道7个回归技巧!

weixin_39622225·2023-04-16 07:17

互联网摸鱼日报（2023-04-11）

每日摸鱼大王·2023-04-16 06:43

深度学习面试知识点总结

1、过拟合问题解决方案1、正则化2、添加dropout层3、增加数据量4、earlystop2、ReLU函数的优缺点优点：1、减轻梯度消失和梯度爆炸问题2、计算方便，计算快3、加速训练过程缺点：1、输出结果不以

月光_a126·2023-04-16 04:55

NDLilaco·2023-04-16 03:34

标准化与归一化 with Scikit-learn

同时，在机器学习算法的目标函数（例如SVM的RBF内核或线性模型的L1和L2正则化），许多目标函数的基础都是假设所有的特征都是零均值并且具有同一阶数上的方差。

uglybachelor·2023-04-15 19:24

机器学习笔记之正则化(五)Dropout

机器学习笔记之正则化——Dropout引言引子：题目描述(正则化相关)正确答案：ABCD\mathcalA\mathcalB\mathcalC\mathcalDABCD题目解析回顾：集成学习方法：Bagging

静静的喝酒·2023-04-15 06:44

EB-＞MB-＞PP EVT-＞DVT-＞PVT

工程手板->FOT样机->EB试产->MB试产->PP小批量试产->首次MP量产->非首次MP量产EBENGINEERINGBUILD指工程试产，MBMANUFACTUREBUILD指工艺试产PPPRODUCTIONPILOT

fitpolo·2023-04-14 23:35

1.6 Dropout 正则化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

Dropout正则化除了L2正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout（随机失活）”，我们来看看它的工作原理。

ygl_9913·2023-04-14 22:34

1.7 理解 Dropout-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

理解DropoutDropout可以随机删除网络中的神经单元，他为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？

ygl_9913·2023-04-14 22:54

BatchNormalization

标准化处理输入数据使各个特征的分布相近1.2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

zirubai·2023-04-14 20:21

PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题

即使我们可以利用反向传播来进行优化，但是训练过程中仍然会出现一系列的问题，比如鞍点、病态条件、梯度消失和梯度爆炸，对此我们首先提出了小批量随机梯度下降，并且基于批量随机梯度下降的不稳定的特点，继续对其做出方向和学习率上的优化

TiAmo zhang·2023-04-14 13:19

剪枝与重参第五课：前置知识

CIFAR10数据集1.1简介1.2数据集的获取1.3数据集的加载2.VGG网络搭建2.1VGGNet2.2VGG网络实现3.BatchNormalize3.1简介3.2BN层实现4.L1&L2正则4.1L1正则化

爱听歌的周童鞋·2023-04-14 12:40

SVM、正则化，归一化及参数的选择

正则化（Regularization）、归一化（也有称为正规化/标准化，Normalization）是对数据尽心预处理的方式，他们的目的都是为了让数据更便于我们的计算或获得更加泛化的结果，但并不改变问题的本质

WolframAlpha·2023-04-14 10:10

SVM支持向量机系列理论（七）线性支持向量机与L2正则化 Platt模型

7.1软间隔SVM等价于最小化L2正则的合页损失上一篇说到，ξiξi表示偏离边界的度量，若样本点(xi,yi)(xi,yi)满足约束时，则ξi=0ξi=0，当不满足约束时，ξi=1−yi(w⋅xi+b)ξi=1−yi(w⋅xi+b),表示偏离margin的度量。则把上面的合起来：ξi=max(0,1−yi(w⋅xi+b))ξi=max(0,1−yi(w⋅xi+b))那么优化目标函数可以写为：min

知了不知蝉鸣惊·2023-04-14 10:37

Scikit-learn实例之理解SVM正则化系数C

正则化系数C实际使用时，并不能保证所有数据被完美划分，例如在-例中混杂了一个＋例，标准的SVM就无法求解，如下图所示。另外，即使

Timmy_Y·2023-04-14 10:36

牛客网算法八股刷题系列(七)正则化(软间隔SVM再回首)

牛客网算法八股刷题系列——正则化[软间隔SVM再回首]题目描述正确答案：C\mathcalCC题目解析开端：关于函数间隔问题解释的补充软间隔SVM\text{SVM}SVMHinge\text{Hinge

静静的喝酒·2023-04-14 10:34

EnsembleLearning-机器学习基础（day3）

构建完整的机器学习项目流程文章目录使用sklearn构建完整的机器学习项目流程4.2优化基础模型4.2.1背景4.2.2解决方法(a)最小化训练误差(b)偏差-方差的权衡(c)特征提取(d)压缩估计(正则化

毛球饲养员·2023-04-14 04:39

名词解释

泛化（generalization）正则化（regularization）：归一化（normalization）：

zhanderson·2023-04-14 02:36

5.Spark 学习成果转化—机器学习—使用Spark ML的线性回归来预测商品销量 (线性回归问题)

SparkML实现代码5.2.1引入项目依赖5.2.2加载并解析数据5.2.3对DtaFrame中的数据进行筛选与处理5.2.4将特征列合并为特征向量5.2.5创建测试集和训练集5.2.6设置回归参数和正则化参数

页川叶川·2023-04-14 00:51

Spark-ML 线性回归 LinearRegression

Spark-ML线性回归LinearRegression（1）LinearRegression参数详述：1.正则化参数-Regparam：（Double）默认值为0.0Regparam:TheRegularizationParameter

鬼古神月·2023-04-13 19:18

深度学习NLP领域文本生成总结

文章目录前言一、神经网络与深度学习二、神经网络的过拟合与正则化三、深度学习的优化算法四、卷积神经网络五、循环神经网络从第五章开始重点就将在NLP领域了六、长短期记忆网络七、自然语言处理与词向量八、word2vec

欢桑·2023-04-13 02:16

将fisheriris、COIL20与MNIST三个数据集输入图正则化非负矩阵分解算法中再通过Kmeans聚类评价（精度、NMI）

然后，可以使用图正则化非负矩阵分解算法（Graph-RegularizedNon-negativeMatrixFactorization,GR-NMF）对这些数据集进行分解，得到每个数据点的低维表示。

落叶霜霜·2023-04-13 00:22

【Pytorch源码模板】深度学习代码：各种骨干网（分类、分割、轻量化、姿态、识别）、注意力、Loss、可视化、数据增强（十万行代码整理，超强模板，入门即精通不是梦）

目录1.前言2.源码框架3.数据增强和网络正则化方法4.模型4.1各种骨干网络4.2.大量注意力机制4.3.轻量型网络4.4生成对抗网络GAN4.5其他常用网络5.模型部署6.pytorch-loss7

诸葛灬孔暗·2023-04-12 23:06

B.机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本下篇）含特征优化模型融合等

汀、人工智能·2023-04-12 07:14

目标检测——Yolov4

文章目录Bagoffreebies(BOF)数据增强网络正则化的方法类别不平衡，损失函数设计Bagofspecials(BOS)SPPNet(SpatialPyramidPooling)CSPNet（CrossStagePartialNetwork

zyw2002·2023-04-12 03:46

手撕代码：初始化、正则化和梯度检验

首先先给出绘制决策边界的函数：defplot_decison_boundary(model,X,y):x_min,x_max=X[0,:].min()-1,X[0,:].max()+1y_min,y_max=X[1,:].min()-1,X[1,:].max()+1h=0.01#meshgrid(a,b)将a纵向排列，将b横向排列，组合坐标；再将这些坐标的x值组成的多维数组返回给xx，y值组成的多

Zicon in广工·2023-04-12 02:20

【机器学习】决策树（实战）

准备工作（设置jupyternotebook中的字体大小样式等）二、树模型的可视化展示1、通过鸢尾花数据集构建一个决策树模型2、对决策树进行可视化展示的具体步骤3、概率估计三、决策边界展示四、决策树的正则化

酱懵静·2023-04-11 23:57

机器学习中的正则

正则化的目的是减少模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力，避免过拟合。正则化的一般思想是通过给模型的目标函数添加一个正则项（regularizer），来惩罚模型中过于复杂的部分。

Are_you_ready·2023-04-11 22:12

正则化

结论规则化就是向你的模型加入某些规则，加入先验，缩小解空间，减小求出错误解的可能性。0范数，向量中非零元素的个数。1范数，为绝对值之和。2范数，就是通常意义上的模。1范数和0范数可以实现稀疏，实现特征选择。L1因具有比L0更好的优化求解特性而被广泛应用。L2防止过拟合。一定程度上，L1也可以防止过拟合。L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。我们让L2范数的正则项||W||2最小，可以使得W的

yz_wang·2023-04-11 21:18

百度PaddlePaddle初识--Apple的学习笔记

知道了些关键术语：正则化，归一化，全链接，卷积，池化，softmax函数，VGG算法等。以及了解了之前图像识别的历史2012年为转折点，使用了卷积神经网络后，准确度提供了1

applecai·2023-04-11 19:08

机器学习分类与算法（总结）

目录机器学习算法之旅根据学习方式进行分类基于问题类型进行分类回归算法基于实例的算法正则化算法决策树算法贝叶斯算法聚类算法关联规则学习算法人工神经网络算法深度学习算法降维算法集成算法机器学习算法之旅在这篇文章中

M_Q_T·2023-04-11 02:57

吴恩达机器学习--线性回归

文章目录前言一、单变量线性回归1.导入必要的库2.读取数据3.绘制散点图4.划分数据5.定义模型函数6.定义损失函数7.求权重向量w7.1梯度下降函数7.2最小二乘法8.训练模型9.绘制预测曲线10.试试正则化

Want595·2023-04-10 23:56

能否用测试集调超参数？

您可以在训练集上训练模型，在验证集上调整超参数（如学习率、正则化参数等），然后在测试集上评估模型的最终性能。在调整超参数时，使用验证集而不是测试集有以下优点：避免

AlphaFinance·2023-04-10 20:22

逻辑回归

此外，LR属于判别模型，有很多正则化模型方法(L0,L1,L2)，与决策树和SVM相比，它能得到一个不错的概率解释。在LR中，

麦兜儿流浪记·2023-04-10 14:36

机器学习中的L0、L1、L2正则化

正则化为了避免过拟合问题，一个常用的方

Jarkata·2023-04-10 04:06

虹科教您 | 浅谈现代GNSS模拟中的软件定义架构

使用固定式或分配式的硬件进行模拟：使用固定式或分配式的硬件进行模拟的方法一般仅适用于小批量生产的定制

虹科电子科技·2023-04-09 16:17

面试干货！21个必知数据科学面试题和答案

Q1.解释什么是正则化，以及它为什么有用。回答者：MatthewMayo正则化是添加一个调优参数的过程模型来引导平滑以防止过拟合。(参加

WorkingData·2023-04-09 14:17

手撕深度学习中的优化器

GradientdescentindeeplearningOptimizerclassOptimizer:"""优化器基类，默认是L2正则化"""def__init__(

宁远x·2023-04-08 23:03

机器学习笔记之正则化(三)权重衰减角度(偏差方向)

机器学习笔记之正则化——权重衰减角度[偏差方向]引言回顾：关于目标函数中的λ,C\lambda,\mathcalCλ,C正则化与非正则化之间的偏差偏差的计算过程引言上一节从直观现象的角度观察权重W\mathcalWW

静静的喝酒·2023-04-08 17:39

机器学习笔记之正则化(一)拉格朗日乘数法角度

机器学习笔记之正则化——拉格朗日乘数法角度引言回顾：基于正则化的最小二乘法正则化描述正则化的优化对象常见的正则化方法正则化角度处理神经网络的过拟合问题场景构建最优模型参数的不确定性最优模型参数不确定性带来的问题约束模型参数的方法从图像角度观察从拉格朗日求解角度观察关于常数

静静的喝酒·2023-04-08 17:09

机器学习笔记之正则化(二)权重衰减角度(直观现象)

机器学习笔记之正则化——权重衰减角度[直观现象]引言回顾：拉格朗日乘数法角度观察正则化过拟合的原因：模型参数的不确定性正则化约束权重的取值范围L1L_1L1正则化稀疏权重特征的过程权重衰减角度观察正则化场景构建权重衰减的描述过程权重衰减与过拟合之间的联系总结引言上一节介绍了从拉格朗日乘数法角度观察正则化

静静的喝酒·2023-04-08 17:09

人工智能面试总结（4）—— 正则优化函数

说说什么是正则化?正

小巫山云子·2023-04-08 17:34

牛客网算法八股刷题系列(六)正则化与偏差、方差的联系

牛客网算法八股刷题系列——正则化与偏差、方差的联系题目描述正确答案：C\mathcalCC题目解析场景构建λ⇔Bias\lambda\Leftrightarrow\text{Bias}λ⇔Bias拉格朗日乘数法角度权重衰减角度

静静的喝酒·2023-04-08 17:32

深度学习中，使用regularization正则化(weight_decay)的好处，loss=nan

刚开始训练一个模型，自己就直接用了，而且感觉训练的数据量也挺大的，因此就没有使用正则化，可能用的少的原因，我也就不用了，后面，训练到一定程度，accuracy不上升，loss不下降，老是出现loss=nan

weixin_30512043·2023-04-08 16:32

权值衰减weight decay的理解

1.介绍权值衰减weightdecay即L2正则化，目的是通过在Loss函数后加一个正则化项，通过使权重减小的方式，一定减少模型过拟合的问题。

@BangBang·2023-04-08 16:15

正则化(regularization)方法总结

目录1正则化作用2正则化方法2.1基于数据的正则化方法2.1.1dataaugmentation2.1.2dropout2.2基于网络结构的正则化方法2.2.1weightsharing2.2.2activationfunctions2.2.3Noisymodels2.2.4Multi-tasklearning2.2.5Modelselection2.3

BGoodHabit·2023-04-08 15:31

机器学习-P6 逻辑回归（书P73）

文章目录一，概述1，逻辑回归（LogisticRegression）1.1，线性回归1.2，Sigmoid函数1.3，逻辑回归1.4，LR与线性回归的区别2，LR的损失函数3，LR正则化3.1，L1正则化

壮壮不太胖^QwQ·2023-04-08 13:48

7 深度学习中的正则化

1参数泛数惩罚1.1.参数正则化通常被称为权重衰减的参数泛数惩罚。这个正则化策略通过向目标函数添加一个正则项，使权重更接近原点。只有在显著减小目标函数方向上的参数会保留的相对完好。

golfgang·2023-04-08 09:42

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