小批量正则化第25页

机器学习中的数学原理——分类的正则化

通过这篇博客，你将清晰的明白什么是分类的正则化。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！

爱睡觉的咋·2023-04-08 08:21

XGboost：公共自行车使用量预测

他有很多的优势：一、2、正则化•标准GBM的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减少过拟合也是有帮助的。•实际上，XGBo

Chasing_8513·2023-04-08 00:24

深度学习算法及卷积神经网络

目录标题传统神经网络矩阵计算：正则化：激活函数sigmoid损失函数前向传播激活函数Relu数据预处理DROP-OUT卷积神经网络(CNN)1.CNN网络的构成2.卷积层2.1卷积的计算⽅法2.2padding2.3stride2.4

海星？海欣！·2023-04-07 21:20

模型选择+过拟合+欠拟合

将模型在训练数据上拟合的比在潜在分布中更接近的现象称为过拟合（overfitting），用于对抗过拟合的技术称为正则化（regularization）。

噜啦l·2023-04-07 21:42

第一章统计机器学习及监督学习概论（三）

1.5正则化与交叉验证1.5.1正则化模型选择的典型方法是正则化。正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项或罚项。

Peter_Haoran·2023-04-07 02:53

过度拟合

很容易直观看出来而过度拟合是指假设函数为了完美的拟合样本集，引入了过多的高次项，虽然对于样本的拟合十分良好，但是与实际情况完全偏离针对过度拟合，解决方案有几种：1、减少特征项的个数：·通过人工挑选特征·使用模型选择算法2、正则化

马光98·2023-04-07 02:10

减少过拟合的方法

3加入正则化项正则化项包括L1正则化和L2正则化，其中L1正则化让参数等于零，L2正则化会让参数更加平均因为L1正则化是加入的是权重的绝对值，把这个L1加入损失函数之后，如果使用梯度下降的算法更新权重，

wzhixin·2023-04-07 02:22

python正则化

一、re模块简介聊到Python正则表达式的支持，首先肯定会想到re库，这是一个Python处理文本的标准库。标准库的意思表示这是一个Python内置模块，不需要额外下载，目前Python内置模块大概有300个。可以在这里查看Python所有的内置模块：https://docs.python.org/3/py-modindex.html#cap-r因为re是内置模块，所以不需要再下载，使用时直接引

chuxuezhe_987·2023-04-06 20:29

Understanding and Improving Fast Adversarial Training

基于这一观察结果，我们提出了一种新的正则化方法GradAlign，该方法通过显式地最大

你今天论文了吗·2023-04-06 03:00

【机器学习】Logistic回归---学习笔记

Logistic回归的函数模型损失最小化架构分类函数最大概率分类函数阈值分类函数Logistic回归的优化算法梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降坐标下降Logistic回归学习线路预备知识：建议先去B站学习一下信息量

等秃了就去学算法·2023-04-05 22:31

数据归一化、标准化、正则化

数据归一化、数据标准化、数据正则化数据归一化：将数据集中某一列数值特征的值缩放到0-1区间内数据标准化：将数据集中某一列数值特征的值缩放成平均值为0，标准差为1的状态数据正则化：将数据集中某一个样本缩放成单位标准归一化特点

好鱼知世界·2023-04-05 10:01

python标准化函数_【python数据预处理笔记】——特征缩放（标准化 & 归一化）

目录一、Q&AQ1什么是标准化、归一化、规范化、正则化？Q2为什么需要做标准化或者归一化？Q3什么样的模型需要输入标准化或者归一化的特征，什么样的模型不需要？Q4哪些数据不能做特征缩放？

weixin_39928233·2023-04-05 10:48

Raki的读paper小记：Forget-free Continual Learning with Winning Subnetworks

的存在，这些子网络保持了密集网络的性能，然而使用迭代修剪方法在持续学习过程中搜索最佳获胜门票需要对每个到达的任务进行重复剪枝和重新训练，这是不切实际的基于剪枝的持续学习方法：CLNP使用l1l_1l1正则化以诱导稀疏性并冻结它们以保持性能

爱睡觉的Raki·2023-04-05 09:01

自然语言处理（六）： Deep Learning for NLP: Feedforward Networks

DeepLearning1.2Feed-forwardNN1.3Neuron1.4MatrixVectorNotation矩阵向量表示法1.5OutputLayer1.6LearningfromData1.7Regularisation正则化

小羊和小何·2023-04-05 08:24

如何根据偏差bias和方差variance来调整模型以提高其在验证集上面的表现？

此时应该通过某些手段（正则化、剪枝等）来减弱模型在某些方向上的复杂度。3.剪枝或者正则化过度，模型又出现高偏差，返回1，

脏小明·2023-04-05 04:48

python 正则化表达式和泛型函数的使用及异常

目录一、正则表达式3.1匹配函数3.2检索和替换3.3正则表达式对象二、常用方法使用三、泛型函数的使用四、上下文管理器五、装饰器六、异常6.1抛出和捕获异常一、正则表达式正则表达式是一个特殊的字符序列，它帮助检查一个字符串是否与某种模式匹配python中增加了re模块，使Python语言拥有全部的正则表达式功能re.match(）：从字符串起始位置匹配，不成功则返回none。re.search（）

小河鱼磨洋工·2023-04-04 09:09

对比学习去雾：Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing

1.2本文工作：1、建立在对比学习的基础上，提出了一种新的对比正则化(CR)。利用模糊图像和清晰图像的信息分别作为负样本和正样本

lishuoshi1996·2023-04-04 01:07

《动手学深度学习》（2）线性回归

目录线性回归线性模型衡量线性模型的预估值训练数据训练损失显示解小结基础优化方法梯度下降法小批量随机梯度下降小结线性回归从0实现线性回归简洁实现Softmax回归分类与回归从回归到多类分类Softmax和交叉熵损失总结损失函数图片分类数据集

坚持不懈的小白白·2023-04-03 13:11

[动手学深度学习] 03 多层感知机

多层感知机1.多层感知机1.1激活函数1.2多层感知机的实现2.正则化2.1范数2.21范数与2范数正则化3.Dropout3.1简单实现Reference1.多层感知机多层感知机(multilayerperceptron

gokingd·2023-04-03 13:32

2022年高教社杯全国大学生数学建模竞赛-【赛题解析篇】E题：小批量物料的生产安排（附MATLAB代码）

前言最近发现一个关于数学建模比较好的专栏，需要的小伙伴可移步【数学建模应用】算法实战案例精讲300篇（持续更新ing）赛题描述某电子产品制造企业面临以下问题：在多品种小批量的物料生产中，事先无法知道物料的实际需求量

格图素书·2023-04-03 05:48

2022国赛E题完整成品文章数据代码模型--小批量物料的生产安排

基于LSTM循环神经网络的小批量物料生产安排分析摘要某电子产品制造企业面临以下问题：在多品种小批量的物料生产中，事先无法知道物料的实际需求量。

千千小屋grow·2023-04-03 05:32

机器学习--处理回归问题常用算法

下面的题都是来自于牛客网的面试宝典1.L1和L2正则化的区别在机器学习实践过程中，训练模型的时候往往会出现过拟合现象，为了减小或者避免在训练中出现过拟合现象，通常在原始的损失函数之后附加上正则项，通常使用的正则项有两种

Good@dz·2023-04-03 01:17

机器学习算法基础（回归算法、逻辑回归、k-means聚类算法）

线性回归线性模型线性回归损失函数（误差大小）减小误差的方法正规方程梯度下降正规方程、梯度下降API回归性能评估回归评估API两种方法的总结（二）欠拟合与过拟合定义产生原因及解决方法（三）岭回归——带正则项的线性回归正则化岭回归

只求毕业·2023-04-03 01:17

机器学习（19）——回归与聚类算法（补充）

目录1线性回归1.1线性回归的特征与目标的关系分析1.2线性回归的损失和优化原理1.3优化算法1.4线性回归API1.5波士顿房价预测2欠拟合与过拟合2.1定义2.2原因以及解决办法：2.3正则化类别3

WHJ226·2023-04-03 00:24

机器学习之线性回归（ L1正则化（Lasso回归）+ L2正则化（Ridge回归））（五）

主要参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6004041.html想看具体的看参考链接，这里主要是重点公式记载。线性回归是最常见的，之前再梯度下降和最小二乘法里面也都是以线性回归为例的。模型：矩阵形式一般线性回归我们用均方误差作为损失函数。损失函数的代数法表示如下：损失函数的矩阵形式：对于线性回归的损失函数，我们常用的有两种方法来求损失函数最小化时候的θθ参数：一

fhl12395·2023-04-02 23:51

NLP基础知识

（1）熟悉Python语言、了解一个深度学习框架（Pytorch、Tensorflow或MXNet）；（2)熟悉简单的机器学习模型，如LR、SVM、HMM、正则化等；（3)熟悉简单的深度学习模型，如word2vec

流萤数点·2023-04-02 19:35

工业控制领域电子元件国产化硬件设计替代解读

小编深度参与的一些国产器件的产品也已有小批量的应用。

PIN凡不凡·2023-04-02 19:58

机器学习——支持向量机

硬间隔与支持向量软间隔与正则化，核函数文章目录一、支持向量机二，简单了解SVM三，SVM的几种简单情况1.数据线性可分情况2.数据近似线性可分情况3.数据线性不可分情况四.SVM分类

rookie g·2023-04-02 15:43

李宏毅《机器学习》|2021笔记：10. 神经网络改进流程

梯度下降：https://www.bilibili.com/video/BV1r64y1s7fU早停法：https://www.datalearner.com/blog/1051537860479157正则化

羊老羊·2023-04-02 06:12

【CS231N笔记】P7 P8:训练神经网络

固定性的设置包括激活函数的选择、预处理、权重初始化、正则化、梯度校验，这些内容在训练之前就可以确定好，在训练过程中不需要再关

林北不要忍了·2023-04-02 06:01

[ML]（回归和分类）

偏差大-欠拟合方差大-过拟合模型选择交叉验证N-折交叉验证正则化概率分类模型回归模型vs概率模型概率模型实现原理盒子抽球概率举例概率与分类的关系分类模型模型优化概率模型-建模三部曲后验概率logistic

姬霓钛镁·2023-04-02 06:27

【机器学习】P8 过拟合与欠拟合、正则化与正则化后的损失函数和梯度下降

过拟合与欠拟合、正则化与正则化后的损失函数和梯度下降过拟合与欠拟合过拟合与欠拟合直观理解线性回归中过拟合与欠拟合逻辑回归中过拟合与欠拟合过拟合与欠拟合的解决办法过拟合解决方案欠拟合解决方案包含正则化的损失函数正则化线性回归损失函数正则化逻辑回归损失函数包含正则化的梯度下降正则化线性回归梯度下降正则化逻辑回归梯度下降

脚踏实地的大梦想家·2023-04-02 06:38

Pytorch——过拟合

文章目录1.前言2.过拟合的形象描述3.回归问题的过拟合4.分类问题的过拟合5.如何处理过拟合5.1.增加数据量5.2.正则化5.3.Dropout1.前言今天我们会来聊聊机器学习中的过拟合overfitting

程旭员·2023-04-02 05:18

深度学习笔记 4 过拟合+欠拟合+解决方案

目录1.偏差与方差2.产生原因3.解决欠拟合(高偏差)的方法3.1模型复杂化3.2增加更多的特征3.3调整参数和超参数3.4增加训练数据(效果不明显）3.5降低正则化约束4.解决过拟合(高方差)的方法4.1

李同学_道阻且行·2023-04-02 05:34

【视频】Lasso回归、岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例

最近我们被客户要求撰写关于正则化回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本视频中，我们将介绍Lasso套索回归、岭回归等正则化的回归方法的数学原理以及R软件实例。

拓端研究室·2023-04-01 18:06

与酿酒师的对话：红杉木里的精酿啤酒

有人说是，当你喝下一杯酒后，愿意再来一杯，去闻她，去品她；有人说它是不加大米玉米等辅料，用传统方法酿造的；有的人说，小型酒厂产的小批量啤酒就叫精酿啤酒；还有人说，只要好闻好喝口感好，管它是哪产的，都是精酿

牛油果进化论·2023-04-01 13:39

机器学习技法第五章

名词：slack松弛的violate违反margin边界regularization正则化hinge铰链（连接两个门）hingeerrormessure？？？

半亩房顶·2023-04-01 10:30

RFID技术有零售行业的应用

零售行业关系着我们生活的方方面面，具有多品种、小批量化、高配送频率、多配送点、快速配送要求以及需要完善的信息系统支撑等物流配送特征，使得整个物流活动更加复杂，物流系统的大大延伸。

RFID-整体解决方案·2023-04-01 10:12

全自动托盘四向穿梭车｜拥有输送系统提升机AGV的托盘四向穿梭车立体库的软硬件配置系统

但是随着市场的不断迅速发展，各大企业、商家不仅对于小批量、多批次的需求越来越大，同样对于空间利用率和密集存储率的需求也是越来越迫切。为此，能够实现密集存储、空间利用和灵活调度的托盘四向穿梭车应运而生。

qq_39775293·2023-04-01 04:19

机器学习深度学习 | 吴恩达李宏毅

机器学习-吴恩达【资源】中文笔记|Markdown|【记录】批量梯度下降(BGD|在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新)随机梯度下降(SGD|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)小批量梯度下降

우 유·2023-04-01 02:16

权重衰减weight_decay参数从入门到精通

文章目录本文内容1.什么是权重衰减(WeightDecay)2.什么是正则化？

iioSnail·2023-03-31 17:11

CS229之正则化

在这节中，除了视频的一些知识概述，还会补充一些L1，L2正则的理解1.过拟合问题可选的解决方法：2.正则化调参的问题3.线性回归的正则化正则方程中加入正则化

__cbf0·2023-03-31 07:17

LayerNorm 与 BatchNorm异同

思想与BatchNorm一致，都是通过将某一部分变为均值为0，方差为1来正则化，并且可以通过学习参数γ将其变为方差/均值为任意值的参数。

无敌君君君·2023-03-30 21:08

【长期更新】日常学习中遇到的知识点

以下是学习中顺便记录的自认为比较重要的知识点:1.深究交叉熵损失(Cross-entropy)和平方损失(MSE)的区别2.强化学习中的熵正则化3.GAT图注意力网络—ICLR20184.知识图谱知识表示方法汇总

郝同学·2023-03-30 20:29

论文阅读之Transformer（LayerNorm与BatchNorm)

训练的时候可以做小批量，在预测的时候，可以把全局的均值算出来layernorm：每一次把每个行，也就是每个样本，把它均值变为0方差变为1。

CandySaltySalty·2023-03-30 20:46

Transformer论文里Batch Norm和Layer Norm异同

这个地方我们算均值的时候，是在每个小批量里面。即这条向量里面算出它的一个均值和方差。在训练的时候，我们可以做小批量，但是在预测时候，我们需要将全局的均值给算出

黄乐荣·2023-03-30 20:42

深度学习理论基础

ANeuralNetworkPlaygroundBatch_sizeBatch_size即一次训练所选取的样本数量,来源于小批量梯度下降（Mini-batchgradientdescent），梯度下降法是常用的参数更新方法

cocapop·2023-03-30 13:47

改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

第一周深度学习的实用层面一般训练集和测试集比例是7：3or6：2：2，但是在大数据时代（数据超过百万）我们可以将测试集和交叉验证集的比例缩小。甚至可以是98：1：1，超过百万的，可以99.5：0.25：0.25.并且训练集和测试集的数据要服从同一分布！图一不能很好拟合数据，underfitting，图三overfitting这里提到了个optimalerror，就是用人眼来辨别，当作误差的基准。为

白兔记·2023-03-30 11:41

2019-01-29 小批量梯度下降

小批量梯度下降有时候甚至比随机梯度下降还要快一点，每次迭代使用b个样本，b是一个叫做"小批量规模"的参数。b的一个标准的取值可能是2到100之间的任何一个数，常用的数字是10。

奈何qiao·2023-03-30 11:31

常用归一化/正则化层：InstanceNorm1d、InstanceNorm2d、

归一化零、前言1.官网链接2.归一化公式3.介绍一、InstanceNorm1d1.介绍2.实例二、InstanceNorm2d1.介绍2.实例三、BatchNorm1d1.介绍2.实例四、BatchNorm2d1.介绍2.实例零、前言1.官网链接https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#normalization-layers2.归一化公式函数内部实现其实就

NorthSmile·2023-03-30 09:25

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