小批量正则化第36页

机器学习（四）——逻辑回归

四）——逻辑回归文章目录机器学习（四）——逻辑回归关于分类问题逻辑回归隐含变量模型——probit回归逻辑分布与sigmoid函数逻辑回归多分类问题one-vs-allone-vs-one多元逻辑回归正则化小结关于分类问题在前面的博文中

石烨·2023-01-05 19:29

机器学习、深度学习、强化学习

15、比较LR和GBDT，在什么情况下LR优于GBDT正则化线性模型SVM支持向量机包

fighting233·2023-01-05 19:46

R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列

本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。

·2023-01-05 16:20

pytorch模型保存与加载（保存最优参数）

提升模型精度数据增强学习率衰减dropout（防止过拟合）正则化BN层（是数据分布相同）迁移学习+微调+增加数据集以上几种方法往往能够提升模型精度在训练数据集时，怎么保存预测精度最高的参数（第几个epoch

算法黑哥·2023-01-05 16:00

网络轻量化 - 泰勒剪枝

PRUNINGCONVOLUTIONALNEURALNETWORKSFORRESOURCEEFFICIENTINFERENCE》目录算法部分通道重要性判断通道重要性判断的主流方法本文的通道重要性判断方法-一阶泰勒展开与其他标准联合判断对每个通道的重要性进行归一化FLOPs正则化使用迭代式剪枝来降低精度损失代码部分

Bro_Jun·2023-01-05 15:41

【机器学习】线性回归（理论）

4、极大似然估计的引入5、目标函数的优化二、梯度下降1、何为梯度下降2、利用梯度下降进行函数寻优3、梯度下降的一些问题Ⅰ迭代步长Ⅱ算法的初始位置Ⅲ数据的取值范围差异Ⅳ鞍点现象4、常见的梯度下降算法三、正则化

酱懵静·2023-01-05 12:41

半监督学习笔记（四）：熵最小化、代理变量

半监督学习笔记（四）昨天的更新中，我们学习了几种基于对抗方法的一致性正则化的策略，接下来让我们做一个简单的复习：1、Fast-SWA：采用了退火算法的思想，逼近多个最小值点后求平均。

IRONFISHER·2023-01-05 12:11

金融风控实战入门-逻辑回归评分卡

（2）模型训练时，l1正则化和l2正则化在使用上有什么区别

nikita_zj·2023-01-05 11:26

【2021 计算机视觉】CV算法岗面试问题及其答案总结（一）

L1、L2正则化在什么任务上分别会优先考虑？dropout为什么能解决过拟合？卷积有哪些变种？简单介绍一下Deformableconvolution：介绍一下GCN中的拉

BIT可达鸭·2023-01-05 09:56

TensorFlow之过拟合与欠拟合-2

1基本概念过度拟合（overfit）正则化（regularization）L1正则化（L1regularization）L2正则化（L2regularization）删除正则化（dropoutregularization

uesowys·2023-01-05 09:24

TensorFlow模型构建（过拟合和欠拟合）三

主要讲模型训练中的过拟合和欠拟合，以及常用的一些正则化方法。概要模型训练常常会出现过拟合和欠拟合，解决过拟合问题有很多方法，其中最简单的方法就是使用完整的数据集，使得模型可以充分学习数据规律。

superY25·2023-01-05 09:53

TensorFlow之过拟合与欠拟合-1

正则化（Regularization）策略可以减少过度拟合，或者使用大数据量、多样化数据类型的数据集用于训练也可以减少过度拟合。

uesowys·2023-01-05 09:53

ICCV 2017——Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming（模型剪枝）

LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming（模型剪枝）1.论文概述1.1论文动机1.2三种level的裁剪策略对比2.剪枝策略2.1BN操作的本质作用2.2L1正则化稀疏化

JMU-HZH·2023-01-05 09:52

【模型剪枝】|Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

层（和不重要的通道）作用方式：imposessparsity-inducedregularizationonthescalingfactors（比例因子）通过对批量归一化（BN）层中的缩放因子强加L1正则化将

rrr2·2023-01-05 09:51

阿里计算机视觉算法工程师岗5道面试题分享

结构风险和经验风险怎么理解期望风险：机器学习模型关于真实分布（所有样本）的平均损失称为期望风险经验风险：机器学习模型关于训练集的平均损失称为经验风险，当样本数无穷大∞的时候趋近于期望风险（大数定律）结构风险：结构风险=经验风险+正则化项经验风险是局部的

julyedu_7·2023-01-05 09:17

2022 机器学习岗位算法最全面面试题汇总

本资料有详细的知识体系目录，从机器学习模型，线性模型（LR,Lasso,Ridge）,验证方式（过拟合，欠拟合，交叉验证等），分类，正则化，特征工程，决策树，KNN,SVM,集成学习等

cc13186851239·2023-01-05 09:17

Tensorflow（二十七） —— 过拟合与欠拟合

Tensorflow（二十七）——过拟合与欠拟合1.过拟合检测2.k折交叉验证3.过拟合的解决方案3.1正则化3.2动量与学习率3.3earlystopping/Dropout/stochasticgradientdescent1

CyrusMay·2023-01-05 09:45

TensorFlow之过拟合与欠拟合-3

1基本概念过度拟合（overfit）正则化（regularization）L1正则化（L1regularization）L2正则化（L2regularization）删除正则化（dropoutregularization

uesowys·2023-01-05 09:14

吴恩达《机器学习》——神经网络与反向传播

神经网络与反向传播1.神经网络1.1神经网络的前馈传播1.2利用反向传播求梯度1.2.1正则化梯度2.目标函数（损失函数）2.1PyTorch官方文档版本2.2吴恩达讲解版本2.3两种版本的区别在哪？

Ace2NoU·2023-01-05 09:43

【论文简述及翻译】ACVNet：Attention Concatenation Volume for Accurate and Efficient Stereo Matching（CVPR 2022）

简单地连接两个体并通过3D卷积对其进行正则化很难充分发挥两个体的优势。因此，GwcNet仍然需要28个3D卷积来进行代价聚合。

华科附小第一名·2023-01-04 23:19

近端算法：近端最小化(Proximal minimization)、近端梯度(PG)、加速近端梯度(APG)、ADMM

近端算法基本介绍及定义定义工作原理性质近端算子解释Moreau-Yosida正则化次微分算子的预解修正梯度步长信任区域问题近端算法(ProximalAlgorithms)近端最小化(Proximalminimization

mir=ror·2023-01-04 18:36

矩阵分解及其代码实现

目录1.问题引入2.矩阵运算：2.1矩阵相乘：2.2矩阵转置2.3矩阵分解：2.4预测矩阵的表示：3.损失函数：3.1.首先3.2如何构造损失函数3.损失函数求解：4.正则化：5.python代码实现：

gyh小桂子·2023-01-04 13:28

矩阵分解算法

常见的矩阵分解方法有基本矩阵分解（basicMF），正则化矩阵分解）（RegularizedMF），基于概率的矩阵分解（PMF）等。矩阵分解，直观上来说就是把原来的大矩阵，近似分解

涵~~·2023-01-04 13:28

sklearn 逻辑回归（Logistic Regression）详解

两者主要区别是LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C；而LogisticRegression需要自己每次指定一个正则化系数。

小白冲冲冲··2023-01-04 12:02

图神经网络会用到的相关函数util

1.对稀疏矩阵的正则化-对称邻接矩阵的正则化#[A*D^(-1/2)]^T*D^(-1/2)=D^(-1/2)*A*D^(-1/2)defsym_adj(adj):"""Symmetricallynormalizeadjacencymatrix

43118·2023-01-04 11:19

《Virtual Adversarial Training：A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning》笔记

虚拟对抗性训练VAT：监督与半监督学习的正则化方法1Abstract2Introduction&RelatedWork2.1Previouswork2.2Ourwork3Methods3.1AT3.2VAT3.2.1majormethods3.2.2details3.2.3algorithm4Reference1Abstract

qwq_xcyyy·2023-01-04 09:08

【从零开始学习深度学习】37. 深度循环神经网络与双向循环神经网络简介

在时间步ttt里，设小批量输入Xt∈Rn×d\boldsymbol{X}_t\in\mat

阿_旭·2023-01-04 09:05

【Pytorch】简单神经网络

输入数据输入数据的大小为（batch,1,28,28），因为Pytorch仅支持小批量数据的导入，所以我们要通过DataLoader将数据集切分为数个batch。

daweq·2023-01-04 08:23

【PyTorch】6.1 正则化之dropout

目录一、Dropout概念二、Dropout注意事项任务简介：了解正则化中L1和L2（weightdecay）；了解dropout详细说明：本节第一部分学习正则化的概念，正则化方法是机器学习（深度学习）

尊新必威·2023-01-04 02:40

mmcv阅读笔记

不清楚可以点击查看mmcvdocs:文档example:一个训练的例子mmcv--arraymisc:两个函数(正则化和反正则化).

影醉阏轩窗·2023-01-03 15:36

不同参数对分类模型性能影响记录

影响模型的性能参数，主要有1）卷积核的大小和步长2）学习率的大小和策略3）最优方法4）正则化因子5）网络深度测试网络MobileNet,ALLconv6。

YOULANSHENGMENG·2023-01-03 14:31

正则化的通俗理解

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？

Vip__Miracle·2023-01-03 13:45

Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Net

IEEETRANSACTIONSONGEOSCIENCEANDREMOTESENSING）大概看了一遍记录一下一、Introduction1、提取的特征：非线性、判别的、不变的2、避免过拟合的方法：L2正则化

ZZZ_er·2023-01-03 13:34

NNDL 实验八网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

文章目录前言一、7.3不同优化算法的比较分析7.3.1优化算法的实验设定7.3.1.12D可视化实验7.3.1.2简单拟合实验7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad算法7.3.2.2RMSprop算法7.3.3梯度估计修正7.3.3.1动量法7.3.3.2Adam算法7.3.4不同优化器的3D可视化对比二、【选做题】三、深拷贝与浅拷贝(研究了好半天)总结前言这次我还是写的很细，强烈建议先

别被打脸·2023-01-03 12:16

【机器学习】模型怎么优化？怎么评估模型好坏？(面试回答)

（1）优化角度对于机器学习模型，从数据、模型、损失函数、优化方法、训练方法、集成学习角度出发数据：数据预处理、数据增广模型：选取合适的模型(如分类的模型就有SVM、XGB、RF等等)；在模型中使用正则化

Better Bench·2023-01-03 12:05

机器学习（七）——机器学习诊断

机器学习（六）——正则化当我们训练得到了一个模型之后，我们如何评估它？如何决定下一步要执行怎样的操作对我们的模型进行调整？本文将简要介绍机器学习诊断。

10000hours·2023-01-03 12:34

优化机器学习算法：机器学习诊断法

文章目录前言一、拟合检验二、模型选择三、偏差与方差四、学习曲线五、类偏斜的误差度量总结前言假如已经完成了正则化线性回归，也就是最小化代价函数的值，在得到学习参数以后，如果将假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试

风间琉璃•·2023-01-03 12:34

吴恩达机器学习笔记（8）——模型评估与机器学习诊断法

一、如何改进一个机器学习算法假设你已经训练出一个机器学习算法，但是效果不太好，那么有以下几种改进方法：1、获得更多的训练数据2、选用更少的特征3、增加特征量4、增加高次项5、增大或减小正则化参数lambda

阿尔基亚·2023-01-03 12:04

机器学习——模型评估、优化、诊断

.模型评估数据集的70%数据放入训练集，30%的数据放入测试集线性回归的训练测试过程首先通过最小化代价函数J(w,b)来拟合参数然后要知道这个模型做得如何，计算J_test(w，b)去检验，这里不包括正则化项

是Perryl呀·2023-01-03 12:03

sklearn中的PCA模型

：（1）PCA：最原始的PCA算法；（2）TruncatedSVD：原始数据不做中心化处理的PCA算法，可用于文本数据（TF-IDF处理后）的隐藏语义分析（LSA）；（3）SparsePCA：添加L1正则化处理后的

guofei_fly·2023-01-03 11:00

机器学习基础第一章机器学习概述

统计学习1学习方法监督学习，非监督学习，半监督学习2统计学习三要素模型，策略，算法1.2监督学习1基本概念输入、输出空间，特征空间，假设空间2监督学习过程1.3模型评估与选择1训练误差与测试误差2过拟合与正则化

zc02051126·2023-01-03 09:57

边境的悍匪—机器学习实战：第十一章训练深度神经网络

第十一章训练深度神经网络文章目录第十一章训练深度神经网络前言一、思维导图二、主要内容1、梯度消失与梯度爆炸问题2、重用预训练层3、更快的优化器4、通过正则化避免过拟合5、总结和实用指南三、课后练习四、总结前言前面的一章我们了解了什么是神经网络

doubleZ7·2023-01-03 09:12

tensorflow06 《TensorFlow实战Google深度学习框架》笔记-04-04正则化

深度学习框架》04深层神经网络#win10Tensorflow1.0.1python3.5.3#CUDAv8.0cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1#filename:ts04.04.py正则化

longji·2023-01-03 09:42

Dropout详解：Dropout解决过拟合问题

Dropout是一种能够有效缓解过拟合的正则化技术，被广泛应用于深度神经网络当中。但是被dropout所丢掉的位置都有助于缓解过拟合的吗？

数学是算法的灵魂·2023-01-02 21:10

XGBoost与Light-GBM算法

算法本身的优化：XGBoost算法的损失函数，除了本身的损失，还加上了正则化部分，

星幻夜极·2023-01-02 21:39

三、loss和Val_loss判定模型结果好坏准则

testloss不断下降，说明网络任然在学习中解决办法：此时的网络模型是最好的，不需要其他措施情况二：trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络出现过拟合解决办法：采用数据增强、最大池化、正则化情况三

teng腾·2023-01-02 17:08

7.8_adam

7.8Adam算法Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均[1]。下面我们来介绍这个算法。所以Adam算法可以看做是RMSProp算法与动量法的结合。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:47

7.7_adadelta

7.7.1算法AdaDelta算法也像RMSProp算法一样，使用了小批量随机梯度gt\boldsymbol{g}_tgt按元素平方的指数加权移动平均变量st\boldsymbol

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:16

7.6_rmsprop

7.6RMSProp算法我们在7.5节（AdaGrad算法）中提到，因为调整学习率时分母上的变量st\boldsymbol{s}_tst一直在累加按元素平方的小批量随机梯度，所以目标函数自变量每个元素的学习率在迭代过程中一直在降低