小批量正则化第37页

6.9_deep-rnn

图6.11深度循环神经网络的架构具体来说，在时间步ttt里，设小批量输入Xt∈Rn×d\boldsymbol{X}_t\

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:14

3.14_backprop

3.14正向传播、反向传播和计算图前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:38

Zero-shot Learning零样本学习论文阅读（七）——Unsupervised Domain Adaptation for Zero-Shot Learning

UnsupervisedDomainAdaptationforZero-ShotLearning背景字典稀疏学习算法模型算法思路设定算法原理参考文献这篇论文运用了一个unsuperviseddomainadaptation的技巧结合正则化字典稀疏学习

River_J777·2023-01-02 16:02

机器学习--sklearn之逻辑回归

目录线性回归Sigmoid函数逻辑回归逻辑回归的损失函数正则化L1正则化L2正则化L1正则化和L2正则化的区别梯度下降法梯度下降法的代数方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法的矩阵方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法分类批量梯度下降法

cofisher·2023-01-02 12:10

反卷积算法 c语言,多次曝光图像的PSF反卷积以及欠采样图像的反混叠技术I：PSFdeLRSA的制作方法...

1技术领域在图像的点扩散函数(PSF)反卷积领域，人们发展了很多方法：比如基于最大似然估计的Lucy-Richardson图像PSF反卷积技术和在该技术基础上加入的正则化手段，比如基于最小均方差或最小二乘法原理的

航天拍卖·2023-01-02 08:01

深度学习基础（3）——神经网络与常用函数

）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）生成对抗式网络（GAN）常用函数与术语激活函数损失函数梯度下降概述在我们学习深度学习模型，或者了解某种算法的过程中，经常会看到如卷积层，全连接层，归一化，正则化

白白白白白丶·2023-01-02 08:32

pytorch损失值nan或者model输出nan或者inf的相关问题

现象和原因分析在能确定模型正常的情况下，可能是优化器没有设置正确，一定要加上weightdecay的正则化项，和时间衰减的学习率；也有可能是学习率太大，梯度爆炸也可以添加权重初始化项。

ImangoCloud·2023-01-02 07:49

吴恩达机器学习正则化Logistic算法与神经网络的MATLAB实现（对应ex3练习）

lrCostFunction.m该函数是正则化logistic算法的实现，包括计算代价函数和梯度，值得注意

非常满意·2023-01-02 07:15

Python吴恩达机器学习作业 4 - 神经网络

我们将通过反向传播算法实现神经网络成本函数和梯度计算的非正则化和正则化版本，我们还将实现随机权重初始化和使用网络进行预测的方法。

Puzzle harvester·2023-01-02 07:45

神经网络算法例题（题目和解答以及Matlab代码）

题目：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力，用来训练BP网络，使其能够拟合某一附加白噪声的正弦样本数据。

c@lcb·2023-01-02 07:18

Tikhonov正则化工具包（MATLAB毕业设计用）

我的毕业设计需要用到的是Tikhonov正则化方法，现在把当时用到的正则化工具包分享给大家，希望大家能够顺顺利利的完成代码。Hanson代码共计71个，非常实用！

旅途中的宽~·2023-01-01 17:48

最优化算法目录_python或matlab实现

实时更新最优化算法目录1.线性规划线性规划之基追踪_python实现基追踪准则(BP)2.梯度类算法Tikhonov正则化模型用于图片去噪_matlab实现非精确线搜索(Zhang&Hager)的BB步长梯度下降法实例

眰恦I·2023-01-01 17:47

tikhonov正则化 matlab_机器学习中的各种范数与正则化

机器学习中的各种范数与正则化对于统计机器学习算法一般为缓解过拟合现象的发生需要在进行正则化操作,通过正则化以偏差的增加换取方差的减小，因此优秀的正则化操作即是在保证方差较小的情况下，偏差尽可能的小。

aye toms·2023-01-01 17:46

tv正则化的泊松去噪模型matlab,实例：Tikhonov 正则化模型用于图片去噪

实例：Tikhonov正则化模型用于图片去噪对于真实图片和带噪声的图片(其中是高斯白噪声)。Tikhonov正则化模型为：其中,分别表示在水平和竖直方向上的向前差分，为正则化系数。

嗨陀螺·2023-01-01 17:16

吉洪诺夫 matlab,使用三种方法求解吉洪诺夫正则化参数，为什么结果相同

问题主要是使用了三种不同的方法去求解吉洪诺夫正则化的参数，具体过程在附件，但是求解的结果不怎么对劲%以下为L曲线验证[L,W]=get_l(76,2);[UU,sm,XX]=cgsvd(A_living

阿鱼编辑·2023-01-01 17:44

Tikhonov正则化

Tikhonov正则化-Picassooo-博客园Tikhonov正则化选取的方法_Wanderer001的博客-CSDN博客_tikhonov正则化

phymat.nico·2023-01-01 17:14

【Tikhonov】基于Tikhonov正则化的图像超分辨率重建

所以正则化方法的求解算法中常用到迭代算法。

fpga和matlab·2023-01-01 17:42

Tikhonov正则化和L曲线

先谈谈我的理解和总结，然后附上资料截图：总结Tikhonov正则化是为了求解反问题的一种退而求其次的逼近方法，这些反问题无法或者难以求得精确解，因此通过施加约束，使得问题在约束允许误差内可求解。

Z_shsf·2023-01-01 17:42

传统Tikhonov(L2)正则化逼近公式推导

此篇文章主要针对Tikhonov正则化初学者了解Tikhonov泛函是怎样给出的以及解的推导。

小樱同学·2023-01-01 17:12

Tikhonov 正则化模型用于图片去噪_matlab

Tikhonov正则化模型用于图片去噪非精确线搜索(Zhang&Hager)的BB步长梯度下降法考虑无约束优化问题：初始化和迭代准备非精确线搜索(Zhang&Hager)的BB步长梯度下降法迭代主循环辅助函数

眰恦I·2023-01-01 17:41

决策树总结（个人学习体会）

代表算法：ID3，C4.5损失函数：正则化的极大似然函数算法流程将所有特征看成一个一个的节点。

盒饭立flag·2023-01-01 15:22

机器学习基本算法思想和步骤

文章目录一、EM算法二、线性回归公式三、K-means算法四、正则化五、boosting和bagging六、深度学习的定义，特征七、生成式和判别式模型八、SVM九、SVM概念十、BP神经网络十一、决策树十二

两面包+芝士·2023-01-01 14:26

Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning

除了各种正则化器外，示例重加权算法是解决这些问题的流行解决方案，但它们需要仔细调整额外的

菜菜的小孙同学·2023-01-01 14:49

寒假博客日记——第二天

今天晚上尝试写了一下一致性正则化，所谓一致性，是指输出、预测的一致性，如前所述，给输入添加极小的扰动后，神经网络的预测就会发生很大的变化，所以提高一致性后就能提高模型的泛化能

圆大侠·2023-01-01 14:10

吴恩达机器学习课程笔记(英文授课) Lv.2 新手村（分类）

目录6-1分类6-2假设陈述6-3决策界限decisionboundary6-4代价函数6-5简化代价函数与梯度下降6-6高级优化算法6-7多元分类：一对多7-1过拟合问题7-2代价函数7-3线性回归的正则化

玉一·2023-01-01 13:20

吴恩达机器学习[8]-正则化在线性回归、logistic回归应用与python实现

正则化-线性回归及logistic回归的应用与python实现过拟合问题overfitting问题识别过拟合问题解决代价函数costfunction线性回归的正则化logistic回归的正则化代码实现+

踏归1234·2023-01-01 13:20

吴恩达《机器学习》——Logistics回归代码实现

2.Logistics回归交叉熵损失函数梯度过拟合与欠拟合正则化3.Python代码实现4.单维与多维Logistic分类单维数据分类多维数据分类数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https

Ace2NoU·2023-01-01 13:13

深度学习基础--各种Dropout--Dropout和DropConnect

dropout是一种正则化的方法Dropout和DropConnect 其实在实验中我们经常使用的是dropout（(Hintonetal.,2012).）方法，dropconnect的方法只是对其进行了简单的改进

whitenightwu·2023-01-01 12:30

DropPath正则化

在学习VIT-pytorch中看到drop_path，并不是很了解，在查阅以下大佬的博客后有了初步了解，进行一些总结：1、DropPath或drop_path正则化（通俗易懂）DropPath或drop_path

烟雨行舟#·2023-01-01 12:29

Dropout 和 Drop Path

dropout是一种正则化的方法【前言】DropPath是NAS中常用到的一种正则化方法，由于网络训练的过程中常常是动态的，DropPath就成了一个不错的正则化工具，在FractalNet、NASNet

LemonShy在搬砖·2023-01-01 12:24

「解析」正则化 DropPath

DropPath类似于Dropout，不同的是Drop将深度学习模型中的多分支结构随机“失效”而Dropout是对神经元随机“失效”1、DropPath在网络中的应用假设在前向传播中有如下的代码：x=x+self.drop_path(self.conv(x))那么在drop_path分支中，每个batch有drop_prob的概率样本在self.conv(x)不会“执行”，会以0直接传递。若x为输

ViatorSun·2023-01-01 12:53

随机梯度下降

随机梯度下降的优点：快速易实现随机梯度下降的缺点：需要大量的超参，如，正则化参数和迭代次数对特征缩放敏感分类在拟合模型时，确保在每次迭代后，打乱训练数据。

u200710·2023-01-01 11:44

深度学习优化算法：梯度下降GD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降MBGD、动量法(momentum)

原文链接：动手学深度学习pytorch版：优化算法7.1-7.4github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch最好去看一下原书和GitHub，讲解更加详细。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。1.梯度下降1.1一维梯度下降我们先以简单

ywm_up·2023-01-01 11:12

MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】小批量梯度下降（MBGD）(附Python和MATLAB代码)

林聪木·2023-01-01 11:42

标签平滑（Label Smoothing）详解

标签平滑（Labelsmoothing），像L1、L2和dropout一样，是机器学习领域的一种正则化方法，通常用于分类问题，目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签，改善泛化能力差的问题。

ytusdc·2023-01-01 09:37

机器翻译与数据集

通过截断和填充文本序列，可以保证所有的文本序列都具有相同的长度，以便以小批量的方式加载。语言模型是自然语言处理的关键，而机器翻译是语言模型最成功的基准测试。

流萤数点·2023-01-01 07:59

机器翻译——fairseq 安装（一）

特点：多GPU训练使用多种搜索算法在CPU和GPU上快速生成在单个GPU上，gradientaccumulation可以使用大的小批量进行训练可扩展：轻松注册新models,criterions,tasks

yc_starlight·2023-01-01 01:59

train loss和test loss的变化趋势分析

变化趋势分析1.trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的）2.trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络过拟合;（maxpool或者正则化）3

GL3_24·2023-01-01 01:52

CNN缓解过拟合的方法（tensorflow 2.x版）

文章目录缓解过拟合的方法1、正则化2、动量3、学习率4、Dropout5、BatchNormalization6、池化缓解过拟合的方法1、正则化（1)L1正则化大概率会使很多参数变为零，因此该方法可通过稀疏参数

unique_Hang·2022-12-31 19:54

八过拟合与欠拟合实例

文章目录过拟合实例Dropout抑制过拟合理论知识代码实现使用正则化抑制过拟合网络参数选择的总原则过拟合实例importkerasfromkerasimportlayersimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

rootgy·2022-12-31 19:54

过拟合问题（The Problem of Overfitting）

目录一、过拟合问题（TheProblemofOverfitting）二、正则化（Regularization）2.1、线性回归的正则化2.1、逻辑回归的正则化一、过拟合问题（TheProblemofOverfitting

Patarw20·2022-12-31 19:22

CNN学习笔记：正则化缓解过拟合

绿线代表过拟合模型，黑线代表正则化模型。故我们使用正则化来解决过拟合问题。正则化模型正则化是机器学习中通过显示控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。正则

iceFreedom·2022-12-31 19:50

AlexNet学习笔记（2）

里面有些东西对于现在来说都是错误的而且由大量的细节对于现在来说没有必要而且是过度的enginnering一篇论文的第一段通常是讲一则故事我们在做什么研究哪个方向有什么东西然后为什么很重要正则化regularization

：）�东东要拼命·2022-12-31 15:42

Keras基本使用（二）

目录练习一：CNN应用于手写数字识别练习二：电影评论的二分类问题加载数据准备数据列表转换为张量构建网络模型编译进行验证绘制损失与精确度绘制训练集与验证集损失绘制训练精度与验证精度参数调试正则化调试改变激活函数使用三个隐藏层小结练习一

Savannah913·2022-12-31 15:00

pytorch实战学习入门（理解篇）

tensorboard第三节、transform第四节、数据集的使用第五节、DataLoader第六节、网络:nn.module1、初步了解module2、torch.nn3、卷积层4、池化层5、非线性激活6、正则化层

走夜路的猫·2022-12-31 15:24

李航第一章机器学习与监督学习概论

1.5正则化数学原理及扩展为什么正则化能够解决过拟合的问题？为什么L1正则更具有稀疏性？答：【机器学习面试题】为什么正则化可以防止过拟合？为什么L1正则化具有稀疏性？

Lofty_goals·2022-12-31 12:40

【源码】Brgman迭代正则化的近端梯度法

通过一些原始对偶分裂算法将具有Brgman散度的广义吉洪诺夫泛函作为惩罚项最小化。Bregman散度与总变分函数有关。GeneralizedTikhonovfunctionalthathasBregmandivergenceaspenaltytermisminimizedbysomeprimal-dualsplittingalgorithm.Bregmandivergenceisassociate

梅花香——苦寒来·2022-12-31 10:44

次梯度的matlab程序,LASSO 问题的次梯度解法

LASSO问题的次梯度解法对于LASSO问题不采用连续化策略，直接对原始的正则化系数利用次梯度法求解。注意到，则次梯度法的下降方向取为。

weixin_39854951·2022-12-31 10:13

正则L1和L2，以及L1不可导的处理（Proximal Algorithm近端算法）

L1正则化(lasso回归)是指权值向量w中各个元素的绝对值之和，通常表示为。L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择。使用场景：输入特征的维度很高,而且是稀疏线性关系。

姬香·2022-12-31 10:40

python实现次梯度(subgradient)和近端梯度下降法 (proximal gradient descent)方法求解L1正则化

l1范数最小化考虑函数，显然其在零点不可微，其对应的的次微分为：注意，的取值为一个区间。两个重要定理：1）一个凸函数，当且仅当，为全局最小值，即为最小值点；2）为函数（不一定是凸函数）的最小值点，当且仅当在该点可次微分且。考虑最简单的一种情况，目标函数为：对应的次微分为：进一步可以表示为：故，若，最小值点为：若，最小值点为：若，最小值点为：简而言之，最优解，通常被称为软阈值（softthresho

I_belong_to_jesus·2022-12-31 10:34

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