E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
小批量正则化
python+IDM实现快速批量化下载 (解决IDM批量化下载文件类型出现Error问题)
“1.利用IDM进行“NASA全球”下载数据步骤原帖”一、问题当利用IDM进行大批量下载出现文件类型显示Error错误,如下图所示:于是尝试
小批量
下载,发现最多只能同时下载5个链接的数据,如下图所示:呜呜呜
是秃头女孩
·
2023-02-05 08:18
python
idm
python
文献阅读:On Learning Contrastive Representations for Learning with Noisy Labels
文章的提出:提出了一种新的对比
正则化
函数来学习噪声数据上的这种表示,其中标签噪声不主导表示学习。实现的效果:学习的表
Jay——小白
·
2023-02-05 08:15
文献阅读
人工智能
python
深度学习
机器学习基础概念
目录前言一、模型与训练二、损失函数(loss)三、优化算法
小批量
随机梯度下降冲量法ADAM四、softmax回归softmax交叉熵(crossentropy)损失函数五、激活函数ReLUsigmoidtanh
john_bee
·
2023-02-04 19:08
人工智能
深度学习
花书-卷积神经网络
正则化
或者Dro
维他柠檬可乐
·
2023-02-04 15:43
深度学习
数据集预处理之归一化
因此,所有特征的范围应归一化,以使每个特征对最终距离的贡献大致成比例可以使得梯度下降收敛更快如果将
正则化
用作损失函数的一部分,则数据归一化也很重
「已注销」
·
2023-02-04 15:56
机器学习
计算机视觉
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
k8s 不宕机滚动发布实战笔记
方案灰度发布,自动
小批量
流量切换。产品层面要切分小版本,研发设计细节上要向上兼容(诸如接口层面)。服务发布要实现滚动发布,发布异常要自动回滚,中间不断服。
车江毅
·
2023-02-04 09:56
研发管理
kubernetes
java
容器
分布式
自动化
dropout ( 减少过拟合)
Dropout可以有效缓解模型过拟合的发生,在一定程度上可以达到
正则化
的效果。因为dropout程序导致两个神经元不一定每次都在一个dropout网络中出现。
桂花很香,旭很美
·
2023-02-04 08:14
Python
NLP
python
深度学习
drop out 为什么能够防止过拟合
我们都知道常见的减小过拟合的方法有:
正则化
、EarlyStop、增加数据、dropout。其中,dropout主要用在神经网络模型中,那么它为什么可以减小过拟合呢?1.类似取平均值的作用。
没有功率
·
2023-02-04 08:43
机器学习
Day02
图像分类与基础视觉模型卷积神经网络更强的图像分类模型轻量化卷积神经网络VisionTransformers模型学习监督学习学习率与优化策略权重初始化学习率对训练的影像学习率策略:学习率退火AnnealingLinearScalingRule自适应梯度算法
正则化
与权重衰退
流英成和
·
2023-02-04 08:08
人工智能
深度学习
计算机视觉
深度学习最佳实践系列——权重w初始化
都是一些比较零碎的实践技巧,比如权重初始化、
正则化
及循环学习率等,这些可以使得训练和调试神经网络变得更容易和更高效。本系列博客内容将尽可能多地介绍一些实践细节,以便你更容易实现深度学习方法。
sweetfire
·
2023-02-04 08:36
darawhale第一次学习打卡笔记
1.线性回归线性回归的公式是一种线性关系线性回归的损失函数常用的一种损失函数是均方误差,公式如下优化函数这里用的是
小批量
随机梯度下降法,这种方法也是神经网络中常用的方法需要注意的点优化函数的代码defsgd
Hzzzz~
·
2023-02-04 00:02
机器学习知识
深度学习中几种常用增强数据的库
深t度学习中,数据增强是一种不会改变网络模型的
正则化
方法,通过对数据的增强可提升模型最终的训练效果。数据增强的两种主要方式:常用的增强技术:翻转:对图像进行水平或者垂直翻转。
不吃
·
2023-02-03 23:02
深度学习
机器学习
RCPS ~医学图像半监督分割
通过引入两种校正方法(不确定性估计法和一致性
正则化
),提高了伪监督模型的性能。实验表明,所提出的RCPS大大提高了分割性能,并优于最先进的半监督分割方法。
whaosoft143
·
2023-02-03 15:59
人工智能
人工智能
批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)以及
小批量
梯度下降(MBGD)的理解及 batch、epoch、iteration的含义
梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(BatchGradientDescent)、随机梯度下降(StochasticGradientDescent)以及
小批量
梯度下降
weixin_40744387
·
2023-02-03 14:38
网络训练
batch
epoch
梯度下降
iteration
随机梯度下降
Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第七课“
正则化
”
Coursera公开课笔记:斯坦福大学机器学习第七课“
正则化
”NLPJob斯坦福大学机器学习第七课”
正则化
“学习笔记,本次课程主要包括4部分:1)TheProblemofOverfitting(过拟合问题
bestlove13141516
·
2023-02-03 14:26
人工智能
Coursera公开课笔记
斯坦福大学机
深度学习课后作业4
习题4-7为什么神经网络模型的结构化风险函数中不对偏置b进行
正则化
。习题4-8为什么用反向传播算法进行参数学习时要采用随机参数初始化的方法而不是直接令W=0,b=0?
白小码i
·
2023-02-03 07:02
HBU_神经网络与深度学习 作业12 网络优化与
正则化
习题7-1在
小批量
梯度下降中,试分析为什么学习率要和批量大小成正比。在
小批量
梯度下降中,有gt(θ)=1K∑(x,y)∈St∂L(y,f(x;θ
ZodiAc7
·
2023-02-03 07:32
深度学习
神经网络
HBU_神经网络与深度学习 实验14 网络优化与
正则化
:不同优化算法的比较分析
目录不同优化算法的比较分析1.优化算法的实验设定(1)2D可视化实验(2)简单拟合实验2.学习率调整(1)AdaGrad算法(2)RMSprop算法3.梯度估计修正(1)动量法(2)Adam算法4.不同优化器的3D可视化对比(1)构建一个三维空间中的被优化函数不同优化算法的比较分析除了批大小对模型收敛速度的影响外,学习率和梯度估计也是影响神经网络优化的重要因素。神经网络优化中常用的优化方法也主要是
ZodiAc7
·
2023-02-03 07:31
深度学习
人工智能
用ardupilot 做无人船项目的总结
用apm做无人船项目,前后一共两年,无人船主控的自动巡航精度与船的整体性能基本稳定,IPD
小批量
(业务量小,
小批量
足以)。
W_nvshengdan
·
2023-02-03 00:25
apmrover总结
pid
卡尔曼滤波算法
gnss
智能传感器
控制器
深度学习中的
正则化
(一)
本文我们聊一聊深度学习中的
正则化
。
我是任玉琢
·
2023-02-02 21:24
微软提出 TinyMIM,首次用掩码预训练改进小型 ViT
该方法系统地研究了蒸馏框架中的不同选项,包括蒸馏目标、损失、输入、网络
正则化
、顺序蒸馏等。TinyMIM显著地改进了模型微调精度,首次成功地
·
2023-02-02 18:01
机器学习
5、回归、分类知识点
回归、分类知识点1、书籍:2、回归知识点3、分类知识点1、书籍:《概率论与数理统计》、《统计学习方法》2、回归知识点1、损失函数多元求导与最小二乘2、凸函数与梯度下降3、
正则化
与范数(过拟合)4、模型误差
爱补鱼的猫
·
2023-02-02 17:27
学习笔记
回归
分类
概率论
nn.CrossEntropyLoss() 中的参数 label_smoothing
1label_smoothing的原理LabelSmoothing也称之为标签平滑,其实是一种防止过拟合的
正则化
方法。
怎样才能回到过去
·
2023-02-02 09:20
Pytorch
中的各种函数
Pytorch
第六章 机器学习技巧——参数的更新&权重的初始值&Batch Normalization&
正则化
&超参数的验证
1.参数的更新*神经网络的学习目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数,这是寻找最优参数的问题,解决这个问题的过程称为最优化(1)SGD(随机梯度下降法)(2)Momentumv对应物理上的速度,表示了物体在梯度方向上受力,在这个力的作用下,物体的速度增加(3)AdaGradAdaGrad会为参数的每个元素适当的调整学习率h保存了以前的所有梯度值的平方和,表示对应矩阵元素的乘法。在更新参数时,参数的
桃桃tao
·
2023-02-02 08:53
深度学习入门(已完结)
机器学习
batch
深度学习
动手学深度学习3——优化和深度学习
鞍点一维梯度下降学习率
小批量
随机梯度下降动量法图像增广d2l.set_figsize()img=Image.open('../..
123梦野
·
2023-02-02 08:18
深度学习
《动手深度学习》从零实现softmax之——图像分类数据集的处理
从零实现softmax图像分类数据集的处理(后续常用)Fashion-MNIST读取数据集
小批量
数据可视化(不需要d2l库)读取
小批量
数据data.DataLoader整合为完整的读取数据的方法python
Mavis00
·
2023-02-02 08:18
动手深度学习
python
深度学习
人工智能
灰色预测模型一文详解+Python实例代码
对于一些
小批量
样本数据去做预测或者是评估其规律性的话,比较适合的模型一般都是选择灰色预测模型。该模型解释性强而且易于理解,建模手段也比较简单。在一些不确定是否存在
fanstuck
·
2023-02-02 07:25
一文速学-数学建模常用模型
python
人工智能
数据分析
算法
想搞懂持续交付理论和实践,你只差这三个问题
什么是持续交付持续交付是指,所有开发人员都在主干上进行
小批量
工作,或者在短时间存在的特性分
华为云开发者联盟
·
2023-02-01 22:36
技术交流
云原生
持续交付
代码托管
DevCould
CodeHub
98. 优化算法
1.优化问题2.局部最小vs全局最小3.凸集4.凸函数5.凸函数优化6.凸和非凸例子7.梯度下降8.随机梯度下降9.
小批量
随机梯度下降10.冲量法11.Adam12.总结深度学习模型大多是非凸
小批量
随机梯度下降是最常用的优化算法冲量对梯度做平滑
chnyi6_ya
·
2023-02-01 19:26
深度学习
算法
人工智能
深度学习
【深度学习基础知识 - 07】BN的原理和作用
目录1.BN的原理2.BN的作用3.BN层的可学习参数4.infer时BN的处理5.BN的具体计算步骤以及公式6.BN和L2参数权重
正则化
的区别1.BN的原理BN就是在激活函数接收输入之前对数据分布进行规范化
雁宇up
·
2023-02-01 17:14
深度学习
python
深度学习
人工智能
机器学习
[论文笔记-2]Dual Graph Convolutional Networks for Aspect-based Sentiment Analysis
本文提出了一种同时考虑句法结构互补性和语义相关性的双图卷积网络(DualGCN)模型来克服这些挑战SynGCN模块(具有丰富语法知识)→减少依赖分析错误SemGCN模块(自注意力机制)→捕获语义关联3.此外,本文提出正交和微分
正则化
器
lnbbbb
·
2023-02-01 17:02
论文阅读
深度学习
人工智能
XGBoost 知识点总结
目录一、提升树介绍1.1监督学习元素1.1.1模型和参数1.1.2目标函数:训练损失+
正则化
1.1.3为什么需要一般性原则1.2决策树集成1.3树提升1.3.1AdditiveTraining1.3.2
dfsj66011
·
2023-02-01 15:09
机器学习
pytorch在定义网络时需要注意的一些
torch.nn仅支持
小批量
。整个torch.nn包仅支持作为微型样本而不是单个样本的输入。例如,nn.Conv2d将采用nSamplesxnChannelsxHeightxWidth的4D张量。
feng3702592
·
2023-02-01 14:50
pytorch学习笔记
pytorch
深度学习
python
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector论文及代码学习
在训练阶段,对于每个样本,估计旋转信息以几何
正则化
地标定位,然后不涉及测试阶段。设计了一种新的损失,除了考虑几
优秀worker养成记
·
2023-02-01 12:04
人工智能
Mip-NeRF 360
UnboundedAnti-AliasedNeuralRadianceFields无边界抗锯齿神经辐射场论文提出了mip-NeRF(一种解决采样和混叠的NeRF变体)的扩展,该扩展使用非线性场景参数化、在线蒸馏和基于失真的新
正则化
器来克服无界场景带来的挑战
川河w
·
2023-02-01 12:39
计算机视觉
人工智能
深度学习
时序预测 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测
灰狼算法优化学习率,隐藏层节点,
正则化
系数。输入数据为单变量时间序列数据,即一维数据。模型描述循
机器学习之心
·
2023-02-01 11:50
时间序列
GWO-LSTM
灰狼算法优化
长短期记忆神经网络
时间序列预测
群发报告3:占据鱼儿注意力向其销售产品
群发动机:*群发目的:
小批量
测试占据鱼儿注意力向其销售产品,确认文案效力为大批量群发做准备。
岸说
·
2023-02-01 11:35
学习笔记-深度学习部分
/pytorch.org/docs/stable/nn.html#loss-functions函数解读:https://zhuanlan.zhihu.com/p/613799651.6权值初始化1.7
正则化
吉庆@数据安全
·
2023-02-01 10:36
学习
深度学习
人工智能
dropout-神经网络训练中防止过拟合的一种技术
转自:https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/1c91194a-1732-4fb3-90c9-e0135c69027e在
正则化
方法中,Dropout是非常有用和成功的一种技术
alex1801
·
2023-02-01 09:00
分类网络
深度学习
dropout
过拟合
如何用
正则化
防止模型过拟合?
©作者|Poll来自|PaperWeekly在总结
正则化
(Regularization)之前,我们先谈一谈
正则化
是什么,为什么要
正则化
。
zenRRan
·
2023-02-01 09:58
神经网络
python
机器学习
人工智能
深度学习
L1和L2
正则化
的区别及优缺点
区别L1
正则化
L1
正则化
是模型各个参数的绝对值之和。
qq_38603174
·
2023-02-01 08:59
算法八股
机器学习
算法
python
灾难性遗忘/增量学习的研究现状
二.增量学习的概念2.1.研究领域2.1.增量学习的上下限三.增量学习的方法3.1.基于
正则化
的增量学习(基于Loss)--《LearningwithoutForgetting》(ECCV2016)LwF3.2
凌青羽
·
2023-02-01 02:53
计算机视觉顶会论文
学习
深度学习
机器学习
【过拟合】
减少特征(人为选择或者利用算法模型)
正则化
代价函数脑洞不减少特征,又希望特征对结果影响越小越好,那么只能在优化时将特征的系数纳入考虑,特征系数为0的越多越好,那么式子里面虽然特征还是那么多,但是实际上结果不受特征的影响
阿瑟琴
·
2023-02-01 00:20
【Datewhale一起吃瓜 Task5】啃瓜第六章
文章目录M-P神经元模型激活函数多层前馈网络万有逼近性BP算法推导缓解过拟合早停
正则化
M-P神经元模型神经元接受数据,根据各自权重输入进激活函数,输出值与阈值比较后,得出结果作为该神经元的输出结果激活函数多层前馈网络多层网络
有理想、有本领、有担当的有志青年
·
2023-01-31 20:54
深度学习
人工智能
NeurIPS 2022 | C-mixup:扩展mixup提高回归任务的模型泛化性
©作者|spectator单位|核桃量化研究方向|量化投资本文简要深度学习从业者通常面临过度拟合的挑战,为了改进泛化,先前的工作已经提出了许多技术,包括数据扩增和显式
正则化
。
PaperWeekly
·
2023-01-31 13:44
2023美赛数学建模思路 - 案例:线性回归
details/128779911内容简介符号说明一、线性回归(最小二乘法及其几何意义)1、矩阵表达下的最小二乘法2、最小二乘法的几何意义二、线性回归(最小二乘法-概率视角-高斯噪声-MLE)三、线性回归(
正则化
建模君A
·
2023-01-31 09:07
2023美赛数学建模
2023美赛数学建模
美赛建模思路
数学建模
美国大学生数学建模
美赛思路
与学习有关的技巧--
正则化
2023.1.29在机器学习的过程中,过拟合是一个常见的问题。过拟合指的是只能够拟合训练数据,但不能很好的拟合测试数据;机器学习的目的就是提高泛化能力,即便是没有包括在训练数据里的测试数据,也希望神经网络模型可以正确识别。关于过拟合现象可能出现的情景在这篇文章:https://blog.csdn.net/m0_72675651/article/details/128671496对应的,学习抑制过拟
Anthony陪你度过漫长岁月
·
2023-01-31 09:51
深度学习
学习
人工智能
【6-循环神经网络】北京大学TensorFlow2.0
哔哩哔哩_bilibiliPython3.7和TensorFlow2.1六讲:神经网络计算:神经网络的计算过程,搭建第一个神经网络模型神经网络优化:神经网络的优化方法,掌握学习率、激活函数、损失函数和
正则化
的使用
如何原谅奋力过但无声
·
2023-01-31 07:06
#
TensorFlow
rnn
tensorflow
深度学习
Densely Connected Convolutional Networks手动翻译
DenseNet:1)特点:1.缓解了消失梯度问题2.增强了特征传播,改进了整个网络的信息流和梯度3.促进了特征再用,以开发网络的潜力4.更少的参数,因为不需要重新学习冗余的特征映射5.密集连接具有
正则化
效果
qq_35024702
·
2023-01-31 07:20
论文阅读
深度学习
机器学习
神经网络
上篇
目录第一章:导言第二章:监督学习的综述第三章:回归的线性方法第四章:分类的线性方法第五章:基本的扩展和
正则化
第六章:核光滑方法第七章:模型评估与选择第八章:模型推论与平均第九章:补充的模型、树以及相关的方法第十章
数据挖掘机长
·
2023-01-30 22:32
上一页
25
26
27
28
29
30
31
32
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他