小批量正则化第32页

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

线性回归算法1线性回归简介2线性回归的初步使用3损失函数4优化算法4.1正规方程4.2梯度下降4.3优化方法比较4.4线性回归api再介绍5欠拟合与过拟合5.1欠拟合5.2过拟合6正则化线性模型6.1RidgeRegression

夏木夕·2023-01-18 22:13

传统机器学习算法

模型仍是线性的，当数据线性可分时表现良好，同时也适用惩罚方法进行正则化。（2）优势：输出结果有很好的概率解释，算法可通过正则化避免过拟合。容易适用梯度下降来更新参数。

码一码码码·2023-01-18 20:01

Pytorch深度学习【十四】

后面的层(高级语义层)训练较快数据输入在最底部底部的层训练慢底部层一变化，所有高级语义层都得跟着变最后的那些层需要重新学习多次—收敛速度变慢问题—是否可以在学习底部层的时候避免变化顶部层批量归一化固定小批量里面每一层的均值和方差

EngineeringHR7·2023-01-18 20:29

Pytorch深度学习【十五】

微调网络架构一个神经网络一般可以分成两块特征抽取将原始像素变成容易线性分割的特征线性分类器来做分类微调思路—将相同功能的网络及其参数直接进行迁移使用，而并不是通过重新学习，只改变部分层次即可训练是一个目标数据集上的正常训练任务但使用更强的正则化使用更小的学习率使用更少的数据迭代源数据集远复杂于目标数据

EngineeringHR7·2023-01-18 20:29

正则化(regularization)

正则化(regularization)在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。

xjbzju·2023-01-18 20:49

FixMatch文章解读+算法流程+核心代码详解

FixMatch本博客仅做算法流程疏导，具体细节请参见原文原文查看原文点这里Github代码Github代码点这里解读FixMatch算法抓住了半监督算法的两个重要观点，第一个是一致性正则化，第二个是伪标记

ccjoffrey·2023-01-18 20:42

线性代数中的正则化(regularization)（zz）

正则化(regularization)在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。

JasonLiu1919·2023-01-18 20:38

阅读笔记之：Co-regularized multi-view spectral clustering-NIPS2011

文章叫做共正则化（co-regularization），我理解的意思是，把多视角之间的约束当做每一个视角的正则化约束。

huayantina·2023-01-18 17:35

79.循环神经网络的从零开始实现

matplotlibinlineimportmathimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2l#num_steps表示一个小批量里面的一条样本的长

chnyi6_ya·2023-01-18 13:37

吴恩达机器学习笔记（七）：代价函数

前言：正则化其实是基于代价函数来说的一个概念，主要用于处理过拟合等问题。

BANKA1_·2023-01-18 11:53

论文阅读：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 卷积神经网络的句子分类

ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification卷积神经网络的句子分类目录ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification卷积神经网络的句子分类摘要1引言2模型2.1正则化

南有芙蕖·2023-01-18 11:06

正则化和最优化Regularization and Optimization

我们已经介绍了图像分类问题中最重要的两个组成部分——scorefunction和lossfunction，具体的内容可见线性分类LinearClassification，下面我们将介绍最优化问题，即如何选择W使得lossfunction最小一、lossfunction的可视化我们将lossfunction视为一个大山谷，山的高度代表lossfunction的大小，不同位置代表W的不同值，我们希望找

elfighting·2023-01-18 11:30

ResNet 原理与代码复现

为了解决这个问题，研究者提出了一系列的训练技巧，如Dropout、归一化（批量正则化，BatchNormalization）。

算法恩仇录·2023-01-18 07:38

【mmdetection】中dataloader加载COCO数据集

/mmdet/apis/train.py注意：datasets载入的数据就已经是数据增强后的了，已经是经过缩放、翻转、正则化、

beneficial·2023-01-17 16:56

深度学习-7.循环神经网络RNN

深度循环网络递归神经网络长期依赖的挑战回声状态网络渗漏单元和其他多时间尺度的策略时间维度的跳跃连接渗漏单元和一系列不同时间尺度删除连接长短期记忆和其他门控RNNLSTMGRU（门控循环单元）优化长期依赖截断梯度引导流信息正则化外显记忆逐渐偏重于科普而非技术展开计算图对于一个动态系统

小坤兽·2023-01-17 14:38

AI task01

小批量随机梯度下降（mini-batchstochasticgradientdescent）在深度学习

weixin_44613018·2023-01-17 08:01

李沐动手学深度学习V2-深度循环神经网络和代码实现

2.函数依赖关系假设在时间步ttt有一个小批量的输入数据Xt∈Rn×d\mathbf{X}_t

cv_lhp·2023-01-17 07:19

基于PyTorch的SSD训练SAR数据集（二）

续（一）目录1.L2正则化2.数据处理2.1数据增强2.2数据格式转换3.训练处理A.IOU计算B.位置编码和解码1.L2正则化作为小白博主，这里有必要先了解下机器学习中老生常谈的正则化的含义。

是谁的兴啊·2023-01-17 07:35

正则化如何消除过拟合

https://cloud.tencent.com/developer/article/1522234

火星种萝卜·2023-01-16 15:22

原理解析-过拟合与正则化

原理解析-过拟合与正则化什么是过拟合线性回归中，正则化一般怎么实现？L0正则化解析L1正则化解析L1正则化为什么可以防止过拟合？为什么L1正则化会使得参数稀疏，一部分参数的系数会变为0？

Dream-YH·2023-01-16 15:22

正则化：五重境界理解减少过拟合的神器

本文来自公众号“AI大道理”正则化作为减少过拟合的手段被大量的使用，那么为什么会出现过拟合呢？正则化又是什么？是怎么样发挥作用的呢？1、过拟合是什么？

AI大道理·2023-01-16 15:52

正则化为什么可以降低过拟合

正则化为什么可以降低过拟合在进行机器学习的模型训练的时候，如果我们的训练数据不够，或者迭代的次数太多等等原因，可能会使我们的训练误差非常小，但是对测试集的误差会很大，我们把这称为过拟合，如图：为了防止overfitting

天才大妹子·2023-01-16 15:52

过拟合问题及正则化

机器学习一、过拟合问题二、代价函数三、线性回归的正则化四、logistic回归的正则化提示：本文是基于吴恩达老师机器学习视频总结一、过拟合问题过拟合问题比较容易理解，我们采用房屋价格这个案例来进行说明：

only demo·2023-01-16 15:52

机器学习正则化：为什么减小参数大小能防止过拟合

（2）（正则化）保持特征

Glacier1031·2023-01-16 15:21

本科生新算法打败NeRF，不用神经网络照片也能动起来，提速100倍｜开源

不需要神经网络，仅仅通过梯度下降和正则化便实现了同样的效果，而且速度还快了100倍！那么他们是如何做到这点

程序员的店小二·2023-01-16 14:08

23、Plenoxels: Radiance Fields without Neural Networks

这种表示可以从校准图像通过梯度方法和正则化优化，而不需要任何神经组件。

C--G·2023-01-16 14:38

2022.10.23 第二十七次周报

通过卷积神经网络将支持向量机整合到呼吸声音的分类中背景提出问题提出思路存在的困难解决办法1.数据收集和数据预处理2.建议的CNN架构3.分类器CNN深度讲解卷积的物理意义池化的作用1、增大感受野2、平移不变性3、降低优化难度和参数卷积+池化的叠加张量扁平化——CNN的Flatten操作正则化最终分类多少和全连接层有关系

孙源峰·2023-01-16 13:29

4.线性神经网络

4.线性神经网络目录线性回归线性回归的基本元素线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速正态分布与平方损失优化方法梯度下降选择学习率小批量随机梯度下降选择批量大小总结线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练线性回归的简介实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化函数训练

Ricardo_PING_·2023-01-16 13:20

【cs231n】损失函数SVM、softmax及梯度下降优化

本专栏的文章是我学习斯坦福cs231n课程的笔记和理解,同时也欢迎大家可以访问我的个人博客，查看本篇文章文章目录损失函数支持向量机SVM正则化常用的正则化函数多项逻辑斯蒂回归（softmax）优化梯度下降计算梯度数值梯度解析梯度梯度下降过程小批量随机下降参考资料损失函数如何确定

zhaoylai·2023-01-16 12:44

机器学习—深度神经网络

深度学习计算方法损失函数Softmax分类器前向传播和反向传播神经网络整体架构神经元个数对结果的影响正则化与激活函数神经网络过拟合解决方法机器学习流程：数据获取、特征工程（难度）、建立模型、评估与应用特征工程的作用数据特征决定了模型的上限

阿楷不当程序员·2023-01-16 10:18

机器学习—决策树

决策树树模型可视化展示决策边界展示概率估计决策树中的正则化对数据的敏感回归任务从根节点开始一步一步走到叶子节点（决策）所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归根节点的决策应较强。

阿楷不当程序员·2023-01-16 10:17

吴恩达第二课笔记第一周-偏差和方差、正则化、归一化输入、梯度消失与梯度爆炸、梯度检验

1.偏差和方差通过查看训练集和验证集的错误率来判断方差和偏差情况高偏差、和高方差的解决办法不同：2、正则化（用来解决过度拟合问题，减小方差）L2正则化的过程dropout（随机失活）方法进行正则化：不同层的

奇迹皇皇·2023-01-16 10:00

2.1 实战优化基础（划分数据集、欠拟合/过拟合/解决方案、L2正则化、dropout、数据增强、输入特征归一化、梯度消失/梯度爆炸、梯度检验）

如何划分数据集训练数据集、验证数据集、测试数据集小规模数据：7/3、6/2/2大规模数据：98/1/1、99.5/0.25/0.25训练一>验证->调整超参数一>训练一>验证->调整超参数……直到结果满意。数据的来源、质量、分部最好统一有的图片来自专业用户的高清精美拍摄，有的图片来自手机用户的模糊随意拍摄，训练的时候，最好分部一致。偏差/方差、欠拟合/过拟合拟合度：模型与训练数据的匹配程度过拟合（

bijingrui·2023-01-16 10:57

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记04：Softmax回归、损失函数、图片分类数据集、详细代码实现

和交叉熵损失1.4总结二、损失函数2.1均方损失L2Loss2.2绝对值损失L1Loss2.3哈珀鲁棒损失Huber'sRobustLoss三、图片分类数据集3.1获取数据集3.2查看数据集3.3读取小批量数据

鱼儿听雨眠·2023-01-16 09:03

机器学习（李航统计学习方法）

贝叶斯派频率派的观点贝叶斯派的观点监督学习与无监督学习单变量线性回归模型表示代价函数梯度下降多变量线性回归多维特征多变量梯度下降梯度下降法实践1-特征缩放梯度下降法实践2-学习率特征和多项式回归正规方程逻辑回归分类问题假说表示判定边界代价函数简化的成本函数和梯度下降高级优化多类别分类：一对多正则化过拟合的问题代价函数正则化线性回归正则化的逻辑回归模型神经网络非线性

快乐的阿江江·2023-01-16 08:01

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(十)

weixin_43114885·2023-01-16 08:50

【自然语言处理】专业术语汇总（持续更新...）

命名实体识别（NamedEntityRecognition）句法分析（SyntaxParsing）情感识别（EmotionRecognition）纠错（Correction）问答系统（QASystem）正则化

浪里摸鱼·2023-01-16 06:41

【1-神经网络计算】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·2023-01-16 06:32

《神经网络与深度学习》邱希鹏学习笔记（一）

学习准则有用损失函数来评价模型的好坏，还有经验风险最小化准则，大概意思就是在平均损失函数中获得最小的损失函数，但是因为样本可能很小，不全面，会造成过拟合问题，因此引入结构风险最小化准则，也就是参数的正则化来限制模型能力

空心菜使者·2023-01-16 06:27

线性回归之原理介绍

线性回归是研究平均意义下变量与变量之间的定量关系表达式线性回归损失函数一般是均方误差(MSE)求解线性回归参数通常有最小二乘法和梯度下降法最小二乘法的几何意义是高维空间中的一个向量在低维子空间的投影最小二乘法与noise为高斯分布的最大似然估计等价L1正则化通过稀疏化

整得咔咔响·2023-01-16 00:04

使用深度学习分类猫狗图片

首先在一个2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络，不做任何正则化，为模型目标设定一个基准。这会得到71%的分类精度。此时的主要问题在于过拟合。

STONE吃不吃·2023-01-15 18:47

《python深度学习》笔记（十八）：训练一个卷积神经网络

③权重正则化，这是解决过拟合的常用方法。④dropout正则化，迭代过程中，随机丢弃神经网络的神经元。⑤earlystop,训练过程中，如果训练误差继

卷积战士·2023-01-15 18:46

PyTorch 入坑十一：损失函数、正则化----深刻剖析softmax+CrossEntropyLoss

这里写目录标题概念LossFunctionCostFunctionObjectiveFunction正则化损失函数交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()自信息熵(信息熵)相对熵（KL散度

龙俊杰的读书笔记·2023-01-15 16:21

吴恩达深度学习课程笔记

1.逻辑回归、梯度下降法、向量化2.广播、关于numpy向量的说明3.神经网络、激活函数、随机初始化4.超参数、划分数据集、偏差与方差、正则化5.

劳埃德·福杰·2023-01-15 16:17

超参数、划分数据集、偏差与方差、正则化

目录1.超参数(hyperparameters)参数(Parameters)：，，，，，...超参数：能够控制参数W,b的参数，是在开始学习之前设置的参数。比如：学习率、梯度下降循环的数量#iterations、隐藏层数量#hiddenlayers、每一个隐藏层的隐藏单元数量#hiddenunits...2.划分数据集通常将数据集划分为训练集(trainsets)、验证集(validationse

劳埃德·福杰·2023-01-15 16:16

【机器学习】全面归纳距离和相似度方法(7种)

风度78·2023-01-15 13:21

写博客的素材

写在前面：Normalization：是指归一化，比如将数据集各个特征变换到0均值，单位方差的方法就是一种归一化Regularization：是指正则化，一般用在损失函数中，防止出现过拟合一机器学习1机器学习算法

Dongdong Bai·2023-01-15 11:53

【深度学习基础】02梯度下降算法改进：SGD、Momentum、NAG、RMSProp、Adam等

目录1.优化算法背景1.1常见优化问题1.1.1梯度消失或梯度爆炸1.1.2局部最小值1.2常用解决办法1.2.1参数初始化策略1.2.2小批量梯度下降1.2.3梯度下降算法优化（本文关注）1.2.4其他非算法优化方式

TianleiShi·2023-01-15 10:28

深度学习 | 梯度下降法

LearningRate）、如何加快收敛速度、如何防止搜索时发生震荡分类：批量梯度下降法（Batchgradientdescent)随机梯度下降法（Stochasticgradientdescent)小批量梯度下降法

TwilightZrui·2023-01-15 09:24

深度学习 12 正则化

1.对于高方差(过拟合)，有以下几种方式：获取更多的数据，使得训练能够包含所有可能出现的情况正则化（Regularization）寻找更合适的网络结构2.对于高偏差(欠拟合)，有以下几种方式：扩大网络规模

处女座_三月·2023-01-15 09:54

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