小批量正则化第39页

重磅 | 完备的深度学习（Deep learning）路线，最详细的资源整理！

整个专题共包括五门课程：01.神经网络和深度学习；02.改善深层神经网络-超参数调试、正则化以及优化；03.结构化机器学习项目；04.卷积神经网络；05.序列模型。课程视频网易云课堂

王仙限·2022-12-28 18:26

ASTGCN代码解析-训练部分（待补充）

目录Project介绍配置文件说明主要函数解析（main函数入口）1.数据处理2.整理用于测试的groundtruth3.将数据打包为DataLoader4.将上面正则化用的均值方差保存到.npz文件中

小金~~·2022-12-28 15:05

支持向量机（SVM）

什么是线性模型线性可分SVM核心思想线性不可分的SVM核函数软间隔与正则化化为对偶问题求解SVM算法的流程总结算法简介支持向量机(SVM)是种二类分类模型。

bugmaker.·2022-12-28 14:57

深度学习中的正则化（一）

在机器学习中，许多策略被显式地设计为减少测试误差，这些策略统称为正则化。有些策略向模型添加限制参数的额外约束，有些策略向目标函数增加参数值软约束的额外项。

如松茂矣·2022-12-28 13:22

【机器学习（六）】过拟合问题及正则化

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P39-P42。过拟合问题下面是一个用线性回归来预测房价的例子：第一种拟合没有很好地拟合训练集，称其为欠拟合。或者说，这个算法具有高偏差。第二种恰当地拟合了训练集。第三种拟合似乎很好地拟合了训练集，代价函数实际上可能非常接近于0，毕竟它通过了所有的数据点，但这是一条扭曲的，不停上下波动的曲线。事实上我们并不认为它是一个预测房价的

趴抖·2022-12-28 12:07

结构化数据神经网络_神经结构化学习对抗正则化

结构化数据神经网络介绍(Introduction)Asmanyofusarenodoubtaware,theinvariableprogressmadeinthefieldofComputerVision,hasleadtosomeincredibleachievementsandbroaddeploymentinfieldsfromhealthcareandself-drivingcars,to

weixin_26714375·2022-12-28 10:10

面试时如何完整精确的回答动量下降法(Momentum)和Adam下降法的原理

其中最有名和最普遍的有批量梯度下降法(BGD),随机梯度下降法(SGD),小批量梯度下降法。上面三种梯度下

tang_1994·2022-12-28 09:05

55-sklearn中的逻辑回归

解决过拟合的问题，一个常规的手段就是之前学习的模型正则化的方式。之前我们学习的模型正则化的方式，都是在损失函数J(θ)J(θ)J(θ)后面添加一个L1L_1L1正则项

蓝子娃娃·2022-12-28 09:33

Local Attention和动态深度卷积间的关系

作者将局部注意力重新定义为通道级的局部连接层（channel-wiselocally-connectedlayer），并4个方面进行分析：两种网络的正则化方式，稀疏连接和权值共享，以及动态权值计算。

Bella_wanna_Better·2022-12-28 08:14

【论文解析】RegNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields for View Synthesis from Sparse Inputs

RegNeRF一种正则化稀疏输入场景的NeRF模型的新方法。正则化从未观察到的视点渲染的patches

_Summer tree·2022-12-28 07:31

过拟合与欠拟合原因及解决办法、正则化类别、维灾难、正则化线性模型、岭回归、Lasso 回归、Elastic Net (弹性网络)、岭回归函数及案例使用、sklearn模型的保存和加载

一、过拟合与欠拟合过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象(模型过于复杂)欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象(模型过于简单)导致模型复杂的原因：线性回归进行训练学习的时候模型会变得复杂，这里就对应前面再说的线性回归的两种

learning-striving·2022-12-28 07:16

深度学习相关概念：过拟合与欠拟合

Jasper0420·2022-12-28 02:43

元学习在小样本学习任务中的应用

前言本博文参考论文《Improvingmeta-learningmodelviameta-contrastiveloss》讲述元学习在小样本学习中的应用，并在小样本学习的设定下，对学习所得的元知识进行正则化

机器猫001·2022-12-27 21:47

深度学习学习笔记总结

文章目录前言一、神经网络与深度学习二、神经网络的过拟合与正则化三、深度学习的优化算法四、卷积神经网络五、循环神经网络从第五章开始重点就将在NLP领域了六、长短期记忆网络七、自然语言处理与词向量八、word2vec

欢桑·2022-12-27 20:21

统计学习导论_统计学习导论|读书笔记08|线性模型特征筛选

ISLR(6)-线性模型选择与正则化乱花丛中过，只沾我爱的，信用卡最优模型的变量筛选笔记要点：0.线性模型选择1.最优子集选择(6.1.1)2.逐步选择--正向逐步--反向逐步3.选择最优模型--,AIC

weixin_39990250·2022-12-27 19:43

统计学习（五）：线性模型选择与正则化

文章目录线性模型选择与正则化子集选择最优子集选择逐步选择向前逐步选择向后逐步选择混合方法选择最优模型C~p~，AIC，BIC与调整R^2^验证与交叉验证压缩估计方法岭回归lasso岭回归和lasso的其他形式对比

梅九九·2022-12-27 19:12

神经网络基础知识总结与理解

np.random.RandomState.rand()3、np.vstack()4、np.mgrid[]+np.c_[]+array.ravel()二、常用概念1、复杂度2、学习率3、激活函数4、损失函数5、欠拟合和过拟合6、正则化

lunat:c·2022-12-27 18:58

Temporal Convolutional Networks and Forecasting（TCN进行时序预测使用Darts库，中文版+链接）

.22.1概述....22.2一维卷积网络....22.3因果卷积....42.4扩张....52.5基本TCN概述....73预测....84模型的改进....94.1剩余块....94.2激活、归一化、正则化

花小吴·2022-12-27 18:48

YOLOv2学习笔记

(批量归一化)批归一化有助于解决反向传播过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，降低对一些超参数（比如学习率、网络参数的大小范围、激活函数的选择）的敏感性，并且每个batch分别进行归一化的时候，起到了一定的正则化效果

「已注销」·2022-12-27 14:35

3.多项式回归和模型评估（解决过拟合）

这节我们会介绍多项式回归和在机器学习中最常遇到的问题过拟合.欠拟合主要介绍使用模型正则化来解决过拟合的问题,1.多项式回归之前学习过线性回归的，我们学习多项式回归会很简单.我们遇到的很多都是非线性的问题

小爷很皮·2022-12-27 14:00

(包含源代码)2022年全国大学生数学建模竞赛E题目-小批量物料生产安排详解+思路+Python代码时序预测模型-补完

目录前言赛题分析1.问题一问题分析物料频率代码详细操作：出现频次需求总数趋势标量方法平均每天需求额度整合代码熵权法详细介绍：二、使用步骤2.计算指标信息熵3.熵权法相关代码得到权重：只希望各位以后遇到建模比赛可以艾特认识一下我，我可以提供免费的思路和部分源码，有兴趣的小伙伴加我微信就好了。我已经写到这么细化的份上了，求个大家的关注和点赞不过分吧！以后的数模比赛只要我还有时间肯定会第一时间写出免费开

fanstuck·2022-12-27 10:06

Regularization（正则化)

辨析：Normalization（规范化）V.S.归一化V.S.Standardization（标准化）V.S.Regularization（正则化)包含关系：Normalization（规范化，也叫归一化

唐-双·2022-12-27 08:56

【论文简述】Efficient Multi-view Stereo by Iterative Dynamic Cost Volume（CVPR 2022）

一、论文简述1.第一作者：ShaoqianWang、BoLi2.发表年份：20223.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、深度学习、动态代价体、GRU、迭代优化5.探索动机：由于正则化步骤需要较多的GPU

华科附小第一名·2022-12-27 08:51

人工智能导论知识归纳五

翻译Words翻译LinearClassifiers线性分类器overfitting过度拟合AutomaticDifferentiation自动微分hypothesis假设Regularization正则化

海盐_焦糖·2022-12-27 08:18

38. 深度卷积神经网络（AlexNet）

chnyi6_ya·2022-12-27 07:35

Andrew Ng吴恩达深度学习Course_2笔记

术语概念NLP:：自然语言处理CV(computervision)：计算机视觉超参数：正则化：Mini-batch：子训练集，面对训练集样本过多的情况，梯度下降迭代一次时间过长，因此分为多个子集RMSprop

salahuya·2022-12-27 06:54

神经网络优化

提升深度神经网络：超参数调节，正则化，优化之前已经学习了如何构建神经网络，本章将继续学习如何有效运行神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习

开始King·2022-12-27 06:22

吴恩达（Andrew Ng）深度学习课程笔记目录

你将进行深度学习方面的实践，学习严密地构建神经网络，如何真正让它表现良好，因此你将要学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方差以及一些高级优化算法，比如Momentum和Adam算法，犹如黑魔法一样根据你建立网络的方式

开始King·2022-12-27 06:18

Stanford CS230深度学习（三）调参、正则化和优化算法

然后coursera中的课程主要讲实际的应用例如调参、正则化等，以及几个DL常用优化算法。

学吧学吧终成学霸·2022-12-27 03:40

群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化|附代码数据

本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。

·2022-12-27 00:13

深度学习之正则化系列（2）：数据集增强（数据增广）

让机器学习模型泛化得更好的最好办法是使用更多的数据进行训练。当然，在实践中，我们拥有的数据量是很有限的。解决这个问题的一种方法是创建假数据并添加到训练集中。对于一些机器学习任务，创建新的假数据相当简单。对分类来说这种方法是最简单的。分类器需要一个复杂的高维输入x，并用单个类别标识y概括x。这意味着分类面临的一个主要任务是要对各种各样的变换保持不变。我们可以轻易通过转换训练集中的x来生成新的(x;y

@RichardWang·2022-12-27 00:50

机器学习算法基础（二）

主要方法（三大武器）：Filter(过滤式):VarianceThresholdEmbedded(嵌入式)：正则化、决策树Wrapper(包裹式)主要讲Filt

咸鱼2K·2022-12-26 23:12

NNDL 实验三线性回归

目录2.2线性回归2.2.1数据集构建2.2.2模型构建编辑2.2.3损失函数2.2.4模型优化2.2.5模型训练2.2.6模型评估2.2.7样本数量&正则化系数2.3多项式回归2.3.1数据集构建2.3.2

Sun.02·2022-12-26 17:25

CRF详解（理论推导）

目录基本定义条件随机场定义线性链条件随机场特征函数的定义特征模板HMM,MEMM,CRF的比较学习算法前向算法后向算法正则化L1，L2以及Elastic-Net优化算法预测算法Viterbi与BeamSearchCRF

muyuu·2022-12-26 16:00

吃瓜教程-Task4（第5章）

1.4常用的处理过拟合问题方法：1.早停；2.正则化。1.5常用跳出局部最小方法：1.多次重置初始化参数；2.“模拟退火”方法；3.随机梯度下降法；

爬树的小孩·2022-12-26 14:25

支持向量机---SVM 最小二乘支持向量机---LSSVM

1.SVM支持向量机的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合业损失函数的最小化问题。

Marvin_Huoshan·2022-12-26 11:09

NeurIPS 2022 | Dropout中丢掉的位置真的都有助于缓解过拟合吗？

目录1.前言2.介绍前置实验3.方法（1）AD-DROP（2）交叉微调4.实验和分析1.前言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。

allein_STR·2022-12-26 08:31

高光谱协同稀疏与非局部低秩张量变化检测

然后基于协同稀疏正则化和低秩正则化建立协同稀疏与非局部低秩张量变化

宋罗世家技术屋·2022-12-26 04:31

DIDL笔记（pytorch版）（十）

文章目录前言动量法指数加权移动平均从零实现随机梯度下降前言优化方法中，梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降已经在前面讲过线性支持向量机的随机梯度下降和逻辑斯蒂回归的梯度下降。

Alter__·2022-12-25 19:14

DIDL笔记（pytorch版）（四）

ooo与真值yyy经过损失函数得到损失值LLL，LLL再与正则化项sss（W(1)W^{(1)}W(1)、W(1)W^{

Alter__·2022-12-25 19:13

DIDL1_基础优化算法

基础优化算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Batch_size总结梯度下降挑选一个初始值w0w_0w0重复迭代参数t=1，2，3wtw_twt等于上一个时刻wt−1w_t-1wt−1减去一个

Mafia.M.A·2022-12-25 19:12

欠拟合、过拟合现象，及解决办法

修改于：2022.05.27文章目录1、过拟合与欠拟合2、欠拟合2.1出现的原因2.2解决的办法3、过拟合3.1出现的原因3.2解决的办法4.Earlystopping5、Dropout6、L1和L2正则化

条件漫步·2022-12-25 18:30

模型发生过拟合了怎么办？分享一个调参实例

文章目录1什么是过拟合2一个过拟合模型3处理上述过拟合3.1减少网络容量3.2使用正则化3.3Dropout4总结1什么是过拟合过拟合：当你的模型拟合的很好，但在新的，未见过的数据上不能很好地泛化时，就发生了过拟合

Tina姐·2022-12-25 18:30

[论文笔记]：PROGRESSIVE GROWING OF GANS FOR IMPROVED QUALITY, STABILITY, AND VARIATION

PROGRESSIVEGROWINGOFGANSFORIMPROVEDQUALITY,STABILITY,ANDVARIATION论文翻译摘要1.介绍2.逐步增长的GANS(ProgressivegrowingofGANs)3.使用小批量标准偏差增加可变性

Axiiiz·2022-12-25 17:56

机器学习之过拟合和欠拟合以及适合的模型

分类模型当中的过拟合以及欠拟合：3、如何解决过拟合问题：1、通过获取更多训练数据解决过拟合问题2、通过“特征选择（featureselection）”选择一组合适的特征，缺点是只使用了所有特征的一个子集，容易造成信息缺失3、正则化

疋瓞·2022-12-25 14:05

c++基于Resnet（Dlib库）+opencv3的高精度人脸识别

先介绍一下卷积神经网络过程中会遇到的问题，分别有：计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过采集海量数据，并配合Dropout正则化等方法也可以有效避免

Unsunshine_Bigboy_?·2022-12-25 14:00

支持向量机与SMO算法详解

文章目录一、支持向量机基本型二、问题求解2.1对偶问题2.2使用SMO算法三、处理线性不可分的情况3.1软间隔与正则化3.2核函数四、SMO算法4.1参数选择4.2更新αi,αj\alpha_i,\alpha_jαi

Chiak1·2022-12-25 10:49

人脸识别学习一（Keras: 基于 Python 的深度学习库）

不准确之处欢迎批评指出）：Keras是一个库，基于python的深度学习库（已经用python编写好的高级神经网络API），将一些机器学习常用方法（例如神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数和正则化方法等

Clark-dj·2022-12-25 08:21

说话人识别中的数据预处理和数据增强

VoiceActivityDetection，VAD，也叫SpeechDetection，或SilenceSuppression，静音抑制）特征提取与标准化（Normalization，注意要和归一化、正则化等说法区分

DEDSEC_Roger·2022-12-25 03:33

深度学习：自编码器AutoEncoder

如果将输出层的神经元个数设置为大于输入层神经元个数，然后在损失函数构造上加入正则化

Poppy679·2022-12-25 02:42

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