小批量正则化第33页

深度学习 11 梯度下降算法改进

数据初始化要点:1.梯度下降算法的三种方式:批量梯度下降法(batch)，即同时处理整个训练集.小批量梯度下降法（Mini-Batch）每次同时处理固定大小的数据集.随机梯度下降法（stochasticgradientdescent

处女座_三月·2023-01-15 09:53

Vision Transformer

VisionTransformer代码实现VisionTransformer代码参考链接#vit模型中使用的正则化方法#类似于dropout#其含义为：在一个batch中，有drop_prob概率使若干个样本不会经过主干传播

v1dv1dv1d·2023-01-14 20:01

PyTorch实现基本的线性回归

线性回归理论知识参考文章：线性回归下面我们将从零开始实现整个线性回归方法，包括数据集生成、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。

Luo_LA·2023-01-14 16:14

【论文解读】yolo-v2

图：yolo网络架构BatchNormalization在YOLO所有的卷积层后面添加了NB，在不需要其它形式的正则化的情况下NB极大地加速了收敛，并且不用dropout也不会出现过拟合，mAP获得了%

昌山小屋·2023-01-14 13:56

YOLO3算法中特征提取网络部分（darknet53）代码讲解

一种特殊卷积，主要是有一个L2正则化#单次卷积##--------------------------------------------------#@wraps(Conv2D)defDarknetConv2D

哈利的双翼·2023-01-14 13:52

【原创】深度学习学习笔记（三）-神经网络训练过程（2）

文章目录5.参数更新5.1简表5.2学习率5.3小批量5.4寻优方法5.4.1SGD系列5.4.2Momentum（动量）5.4.3NAG(NesterovAccelerationGradient)6.

A-Star·2023-01-14 12:57

【cs231n Lesson6】 Babysitting the learning process, Hyperparameter Optimization

然后假如正则项，此时损失应该增大，因为正则化就是惩罚数据模型复杂度。三、训练从很小的训练集开始因为

我什么都不懂zvz·2023-01-14 12:48

L1正则化和L2正则化的直观解释

正则化（Regularization）机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1ℓ1-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数

这孩子谁懂哈·2023-01-14 10:16

【L1正则化与L2正则化详解及为什么L1和L2正则化可防止过拟合】

一、为什么L1和L2正则化可防止过拟合？

菜菜雪丫头·2023-01-14 10:16

论文相关知识：L1正则化与L2正则化

这两天看了一些关于L1和L2正则化的知识，因为读论文的时候看到了。之前做项目的时候也接触过这个，但是了解的不是特别多，现在相当于好好的了解了一下。

Programmer Monkey·2023-01-14 10:43

对L1正则化和L2正则化的理解

二、正则化项2.1、什么是正则化？正则化是结构风险最小化策略的实现，在经验风险上加一个正则项或罚项，正则项一共有两种L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。对于线

ZLuby·2023-01-14 10:13

L1正则化与L2正则化详解

L1、L2正则化什么是正则化？L1、L2正则化公式正则化的作用为什么加入L1正则化的模型会更稀疏1.梯度视角2.解空间形状视角为何黄色区域为解空间？

技术宅zch·2023-01-14 10:41

神经网络的正则化（L1正则化与L2正则化）

1过拟合2正则化过拟合现象很普遍，根本原因还是数据量不足以支撑复杂度高的模型，因此最直接的解决过拟合问题的办法是增加训练数据量。另一种直接的方法是降低模型复杂度。

lalalalalalaaaa·2023-01-14 10:11

L1正则化与L2正则化（详解）

L1正则化与L2正则化正则化之所以能够降低过拟合的原因在于，正则化是结构风险最小化（模型结构最简单，经验风险最小化就是训练误差小）的一种策略实现。

just-solo·2023-01-14 10:40

2020-10-26 （一）L1正则化与L2正则化

目录一、使用正则化的理由。二、使用步骤1.L2正则化2.L1正则化3.为何正则化有效①.直观示例②.从图形角度分析③.从导数角度分析④.其他4.其他正则化（一些胡言乱语）总结一、使用正则化的理由。

MinyounZhang·2023-01-14 10:08

L1正则化与L2正则化

Adhere_Chris·2023-01-14 10:06

（二）机器学习的流程概述，线性规划，图像分类

3.梯度下降算法4.随机梯度下降5.小批量随机梯度下降数据集1.数据集划分2.数据集预处理前言本文主要讲述机器学习的大致流程，以及针对图像的线性分类器，包括线性规划

BoyCZ·2023-01-14 09:06

yolov4 训练自己的数据集

yolov4是yolo系列中在前面三个版本基础上改进而来的第四个版本yolov4运行了加权残差连接(WRC)，跨阶段部分连接(CSP)，跨小批量标准化(CmBN)，自对抗训练(SAT)，Mish激活，马赛克数据增强

reset2021·2023-01-14 08:33

梯度下降法介绍（案列：波士顿放假预测）

目录一、详解梯度下降算法1.1梯度下降饿相关概念复习1.2梯度下降法流程的推导二、梯度下降法大家族2.1全梯度下降算法(FG)2.2随机梯度下降算法(SG)2.3小批量梯度下降算法(mini-batch

莱维贝贝、·2023-01-14 08:27

吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(7)第二课改善深层神经网络-第三周超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparameter tuning）

第二门课改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimization

geekxiaoz·2023-01-14 07:09

《DeepLearning.ai》第七课：超参数调试、Batch正则化和程序框架

第七课：超参数调试、Batch正则化和程序框架7.1调试处理(Tuningprocess)我们通常需要处理超参数，如上图。

王先森Vicent·2023-01-14 07:38

AlexNet论文学习

2.适合的梯度下降函数（Relu）可以加速训练3.GPU并行运算更加迅速4.数据增广、批处理训练dropout、池化操作、LRN正则化可以减少过拟合摘要Alex小组训练了一个DCNN，由五个卷积层，一些

20220723开始学Java·2023-01-14 00:59

Pytorch深度学习【九】

权重衰退—处理过拟合的一种方法—L2正则化L1正则化L1正则化的作用是使得大部分模型参数的值等于0，这样一来，当模型训练好后，这些权值等于0的特征可以省去，从而达到稀疏化的目的，也节省了存储的空间，因为在计算时

EngineeringHR7·2023-01-14 00:26

《统计学习方法第2版》学习笔记-第1章统计学习及监督学习概论

.基本分类2.2.按模型分类2.3.按算法分类2.4.按技巧分类3.统计学习方法的三要素3.1.模型3.2.策略3.3.算法4.模型评估与模型选择4.1.训练误差与测试误差4.2.过拟合与模型选择5.正则化与交叉验证

可以叫我才哥·2023-01-13 22:50

损失函数与正则化的理解

损失函数的理解1.什么是损失函数当我们进行机器学习时，需要将每一个样本经过模型得到一个预测值，这个预测值与真实值之间的差值我们就可以称之为损失，损失函数就是为了测量这些损失的多少，以此来评估这个模型的好坏程度，即损失越小，模型越好，越接近实际。如果你还是不能理解损失函数，那你可以这么理解：本博主很帅，你想变得和本博主一样帅，这时候你就需要一面镜子来衡量我们之间的差距，以便你追上本博主。这时，这面镜

最后一页代码了·2023-01-13 22:15

机器学习—线性回归模型

线性回归线性模型批量梯度下降随机梯度下降MiniBatch梯度下降三种策略对比多项式回归数据样本数量对结果的影响正则化线性模型#用sklearn线性模型fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

阿楷不当程序员·2023-01-13 16:01

正则化的通俗解释_深度学习中正则化技术概述（附Python代码）

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！也可以搜索号：磐创AI，关注我们的文章。磐石介绍数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现非同一般的好，却在测试集上表现很一般。或者是你曾在公开排行榜上名列前茅，却在最终的榜单排名中下降数百个名次这

weixin_39955233·2023-01-13 15:04

正则化（Regularization）

（泛化能力代表了训练好的模型对于未知样本输出的解释能力）2、Why&正则化——为了防止训练的模型产生过拟合与欠拟合现象1.概念过拟合：当模型过度地学习训练样本中的细节与噪音，把训练样本自身的一些特点当做了所有潜在样本都会

点滴成海~·2023-01-13 15:04

正则化总结

一.正则化的目的：1.过拟合现象：如图，在线性回归中。图一中，使用一条直线进行数据的拟合，但是这个模型并没有很好的拟合数据，产生很大的偏差。这种现象称为欠拟合。

糖葫芦君·2023-01-13 15:34

正则化的通俗解释_机器学习正则化

可用相互制约的思维来理解有些存在规则正则化有另外一个名字：惩罚项。试想：如果某一个东西超过了一些限制，我们需要用一些手段来进行制约。提问：为什么不可以从这个东西本身直接约束呢？

weixin_39932762·2023-01-13 15:04

关于正则化抽象定义的通俗理解

来源：http://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/details/39547771一直很好奇，模式识别理论中，常提到的正则化到底是干什么的？

麻木的程序猿·2023-01-13 15:33

正则化的简单理解

由高等数学知识得知，任何一个函数f(X)都可以通过多项式的模拟得到，即f(X)=θ0+θ1X1+···+θnXn正则化方法会自动削弱不重要的特征变量，自动从许多的特征变量中”提取“重要的特征变量，减小特征变量的数量级

巫木灵·2023-01-13 15:33

什么是正则化？

什么是正则化？溯源总结溯源“正则”，意思是正其礼仪法则，然而接触该词条的大多是理工科学生，自然难以理解出自《离骚》中的“正则”一词。“正则化”难以理解，在我看来，早期的翻译需要背很大部分锅。

美好在悄悄发生·2023-01-13 15:33

正则化的理解

regularizer看字面意思都能意会到本意了吧。我被坑的才叫久，因为我是很晚才看到这个词的英文的，中文译成正则项简直是坑人，所以之前都是从它的作用上倒过来理解的，直到某次无意间看到了英文才顿悟了这个东西的存在的意图。译成“规则项”难道不比“正则项”好么，译成“正则项”简直就是在术语化在门槛化，让领域外的人难以get到它的本意。啰嗦完了，答你。规则化就是...向你的模型加入某些规则，加入先验，缩

tianguiyuyu·2023-01-13 15:33

正则化-最通俗的解释

正则化-最通俗的解释一.正则化-大白话解释一.正则化-大白话解释“正则化”是机器学习中的一个术语，那么在解释正则化之前，不得不解释与之非常非常关系密切的另一个机器学习的术语“过拟合”…“过拟合”是指机器学习在训练模型时

Vip__Miracle·2023-01-13 15:31

深度学习baseline模型_深度学习分布式训练及CTR预估模型应用

上创建了一个新的repo：PaddleAI,准备用Paddle做的一系列有趣又实用的案例，所有的案例都会上传数据代码和预训练模型，下载后可以在30s内上手，跑demo出结果，让大家尽快看到训练结果，用小批量数据调试

weixin_39788969·2023-01-13 15:27

01什么是FPGA？

FPGA就是一个可以通过编程来改变内部结构的芯片，FPGA常年来被用作专用芯片（ASIC）的小批量替代品，同时也在微软、百度等公司的数据中心大规模部署，以同时提供强大的计算能力和足够的灵活性。

Iron2222·2023-01-13 14:14

神经网络调优全过程模拟,图神经网络组合优化

让网络变得更深及更宽，具体可以的话128个节点可以继续加大，两层网络可以继续加深，以及选取更小的学习率（0.01或者1e-4，1太可怕了）等到可以拟合数据了以后，再调节过拟合的问题，具体来说使用dropout、正则化参数

aifans_bert·2023-01-13 11:04

模型评估(交叉验证——针对回归和分类、均方误差MSE、精度、精确率、召回率、F值、K折交叉验证、如何解决过拟合——L2正则化与L1正则化、欠拟合、如何区分过拟合和欠拟合——学习曲线)

模型评估意义：定量地表示机器学习模型的精度1.交叉验证把获取的全部训练数据按照3:7或者2:8的比例分成两份：一份用于测试，一份用于训练，然后用前者来评估模型，检查训练好的模型对测试数据的拟合情况。像这样把全部训练数据分为测试数据和训练数据的做法称为交叉验证。（1）针对回归对于回归的情况，只要在训练好的模型上计算测试数据的误差的平方，再取其平均值就可以了。假设测试数据有n个，那么可以这样计算。这个

奋进的小hang·2023-01-13 08:02

NLP中的对抗训练

一.对抗训练定义对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化，提升模型鲁棒性和泛化能力1.1对抗训练特点相对于原始输入，所添加的扰动是微小的添加的噪声可以使得模型预测错误1.2对抗训练的基本概念就是在原始输入样本

sunghosts·2023-01-13 08:45

pytorch学习之：常用的数据集处理方法（Dataset）和数据采样策略（Sampler）

文章目录数据集处理方法小批量数据&为数据添加随机噪声两个数据集Dataset合并切分子数据集数据集采样策略构造一个按照正态分布从数据集中采样数据集处理方法小批量数据&为数据添加随机噪声使用小部分的数据：

暖仔会飞·2023-01-13 06:54

权重衰退的原理(正则化技术之一)

当我们的模型过于复杂时，会发生过拟合，我们可以使用权重衰退的方式，来简化模型，使得其不至于过拟合，而简化的原理，简单来说就是一个多项式中的高次项的系数变小了，函数也就变平滑了而重衰退有一个超参数正则项权重，正是这个，控制了衰退的大小下面就来看看权重衰退是如何实现的：我们通过使用均方范数作为硬性限制，对于所有的权重参数和偏置，我们只对权重进行限制，令其L2long的值小于一个数，如图：而：我们的参数

tinason杨·2023-01-13 01:24

读书笔记-白话机器学习的数学

文章目录回归线性回归步骤公式使用矩阵表示优化算法问题扩展分类感知机步骤公式逻辑回归公式线性不可分扩展正则化公式基础模型评估分类问题正则化过拟合正则化参考待学习回归线性回归步骤训练数据，画图预测函数和目标函数初始值是随机的最小二乘法

shichen501·2023-01-12 19:10

《白话机器学习的数学》公式整理

小批量梯度下降法。感知机，判别函数fw(x)和更新表达式（括号里面是判别标

Atl212·2023-01-12 19:33

《白话机器学习的数学》正则化实现代码

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#真正的函数defg(x):return0.1*(x**3+x**2+x)#随意准备一些向真正的函数加入了一点噪声的训练数据train_x=np.linspace(-2,2,8)train_y=g(train_x)+np.random.randn(train_x.size)*0.05#绘图确认x=np.linsp

Atl212·2023-01-12 19:03

L1、L2、Batch Normalization、Dropout为什么能够防止过拟合呢？

1、L1正则化L1正则化算法用来防止过拟合时，是在损失函数上加入∣∣w∣∣||w||∣∣w∣∣，如下式所示：在优化损失函数的时候L1正则化会产生稀疏矩阵，导致一部分w为0，注意这也是L1正则化的核心思想

Tom Hardy·2023-01-12 17:46

出现过拟合怎么办？

正则化：正则化是指在模型训练过程中加入附加项，以防止过拟合。常用的正则化方法包括L1和L2正则化。Dropout:Dropout是一种在深度学习中防止过拟合

我想要身体健康·2023-01-12 17:41

【Paper】Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

（1）本文从HS图像分类的角度对CNNs和GCNs（定性和定量）进行了深入的研究；（2）针对GCN计算量很大，提出了一种新的小批量

pangpd·2023-01-12 12:11

【学习周报】深度学习笔记第四周

学习目标：深度学习吴恩达lesson2-week3：超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparametertuning）深度学习吴恩达lesson3-week1：机器学习（ML）策略（1）

不要卷我啊·2023-01-12 11:18

【论文速递】ECCV2022 - ConMatch：置信度引导的半监督学习

Semi-SupervisedLearningwithConfidence-GuidedConsistencyRegularization获取地址：https://arxiv.org/abs/2208.08631博主关键词：半监督学习，对比学习，一致性正则化摘要

凤⭐尘·2023-01-12 08:07

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