小批量正则化第4页

[DL]深度学习_神经网络

bp神经网络推导过程目录一、前向传播二、反向传播1、定义2、优化算法三、神经网络整体架构1、基本架构2、隐藏层3、神经元个数对结果的影响4、正则化对结果的影响四、数据预处理1、数据预处理步骤2、数据标准化

IAz-·2024-01-14 05:21

机器学习——XgBoost特征筛选

目录1.什么是Xgboost2.Xgboost的优点2.1正则化2.2并行处理2.3灵活性2.4缺失值处理2.5剪枝2.6内置交叉验证3.Xgboost模型详解3.1Xgboost能加载的各种数据格式解析

AI AX AT·2024-01-14 03:24

如何快速设计元器件原理图库和PCB封装库？

1、立创商城EDA免费库立创商城是一站式电子元器件采购平台，主要从事电子元器件零售和小批量采购，现货库存超20万种。立创EDA是

不脱发的程序猿·2024-01-14 02:30

深度学习笔记（五）——网络优化（1）：学习率自调整、激活函数、损失函数、正则化

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课通过学习已经掌握了主要的基础函数之后具备了搭建一个网络并使其正常运行的能力，那下一步我们还需要进一步对网络中的重要节点进行优化并加深认知。首先我们知道NN（自然神经）网络算法能够相比传统建模类算法发挥更好效果的原因是网络对复杂非线性函数的拟合效果更好

絮沫·2024-01-14 00:34

【YOLO系列】 YOLO V4之正则化DropBlock

资料下载论文下载：DropBlock:Aregularizationmethodforconvolutionalnetworks一、简介DropBlock是一种正则化技术，用于防止深度神经网络的过拟合。

江湖小张·2024-01-13 17:07

正则化技巧总结

为了解决过拟合问题，通常有两种办法，第一是减少样本的特征（即维度），第二就是我们这里要说的"正则化".下面是一些可以帮助缓解过拟合现象的正则化技巧使用正则项(Regularization)L1RegularizationL1

ZeroZone零域·2024-01-13 16:08

深度学习入门之5--网络学习相关技巧4(正则化)

目录1、过拟合2、权值衰减3、Dropout3.1案例3.1.1案例结果3.1.2代码实现如下：1、trainer.py2、multi_layer_net_extend.py3、overfit_dropout.py该文章是对《深度学习入门基于Python的理论与实现》的总结，作者是[日]斋藤康毅机器学习的问题中，过拟合是一个很常见的问题。过拟合指的是只能拟合训练数据，但不能很好地拟合不包含在训练数

梦灯·2024-01-13 13:36

回归预测 | Matlab基于SO-GRU蛇群算法优化门控循环单元的数据多输入单输出回归预测

蛇群算法优化门控循环单元的数据多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab基于SO-GRU蛇群算法优化门控循环单元的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据）2.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数

机器学习之心·2024-01-13 12:21

129基于matlab的粒子群算法、遗传算法、鲸鱼算法、改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机（lssvm）的gam正则化参数和sig2RBF函数的参数

基于matlab的粒子群算法、遗传算法、鲸鱼算法、改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机（lssvm）的gam正则化参数和sig2RBF函数的参数。输出适应度曲线，测试机和训练集准确率。

顶呱呱程序·2024-01-12 15:53

神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

验证集（ValidationSet）：作用：用于调整模型的超参数，例如学习率、正则化参数

郡执·2024-01-12 10:16

自然语言处理-用于预训练词嵌入的数据集

具体地说，用于预训练词嵌入模型的数据集开始：数据的原始格式将被转换为可以在训练期间迭代的小批量。

白云如幻·2024-01-12 09:28

pytorch10：正则化(weight_decay、dropout、Batch Normalization)

目录一、正则化regularization1.概念2.过拟合3.减小方差策略4正则化--权值衰减二、正则化-dropout2.1dropout概念2.2数据尺度变化2.3nn.Dropout2.4两种模式三

慕溪同学·2024-01-12 03:45

深度学习课程实验二深层神经网络搭建及优化

一、实验目的1、学会训练和搭建深层神经网络；2、掌握超参数调试正则化及优化。

叶绿体不忘呼吸·2024-01-12 00:32

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

正则化

草明·2024-01-11 23:56

c++ 正则化

使用正则表达式需要包含库#include具有特殊意义的元字符\：\字符能够改变字符原本的含义^：^字符指示字符串的头，且要求字符串以字符开头，不占位。\^表示一个真正的^符号(特殊字符具有特殊含义，如果字符串中有^，用\^表示字符本身)。$：$字符指示字符串的尾，且要求字符串以字符结尾，不占位。\$表示一个真正的$符号。()：分组，大正则中包含小正则。可以改变默认的优先级。在模式中可以使用\1来表

程序小K·2024-01-11 21:12

高效管理文件方法：如何根据文件大小批量移动至指定文件夹

下面一起来看云炫文件管理器如何根据文件大小批量移动至指定文件夹的方法，更好地整理和组织文件。准备些大小容量不一的文件来做演示。

尘隐神明·2024-01-11 15:29

回归预测 | Matlab基于SO-LSTM蛇群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测

蛇群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab基于SO-LSTM蛇群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据）；2.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数

机器学习之心·2024-01-11 07:59

错过修谱后想再入谱，还能补救吗

版权问题版权问题，本人享有版权的话，家谱提供方则是拥有修改权，做好沟通的话，其实不成问题，在面对家谱的印刷问题中，现代社会的印刷技术对小批量、成套成印技术都已有技术成熟的经验，并且费用合理，印刷质量高，

锦秋文谱·2024-01-11 05:44

YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度

Snu77·2024-01-11 02:26

特征工程（特征提取&数据预处理）

其实现在只是建立了一个初步的模型，在之后使用决策树、正则化等算法可以减少特征数量）二、特征缩放（数据预处理）1.1了解特

Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

Softmax回归

目录1.Softmax回归的从零开始实现2.softmax回归的简洁实现对重新审视softmax的实现的思考：对交叉熵损失函数的思考：小批量随机梯度下降算法的理解：1.Softmax回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

李沐之权重衰退

目录1.理论2.代码2.1从零开始实现权重衰减2.1.1忽略正则化直接训练2.1.2使用权重衰减2.2简洁实现1.理论权重衰退就是控制参数值的范围来控制模型容量的。w的每个元素的值都应该小于开根号。

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:23

梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法批量梯度下降法随机梯度下降法scikit-learn中的随机梯度下降法小批量梯度下降法梯度下降法梯度下降法，不是一个机器学习算法（既不是再做监督学习

Debroon·2024-01-10 03:23

机器学习（三）：神经网络

·三层神经网络模型由以上神经网络，可以计算得到隐含层参数：输出层参数：其中，激活函数为：考虑正则化的代价函数为：其中表示层数，表示第层的神经元个数，表示输出层有个神

fromeast·2024-01-09 13:28

问题:batchnormal训练单个batch_size就会报错吗

BatchNormalization（批标准化）是一种深度学习中的正则化技巧，它可以改进网络的训练过程。

zwhdldz·2024-01-09 11:53

【MATLAB第90期】基于MATLAB的多种不常见回归预测模型对比（RLR、ARES、LWP、WKNNR、BAGTREE、KSNR、RKS、VHGPR、WGPR、SSGPR、TGP）

%线性模型%*正则化最小二乘线性回归（RLR）%*最小绝对收缩和选择算子（LASSO）。

随风飘摇的土木狗·2024-01-09 11:30

如何选择神经网络的超参数？

1.神经网络的超参数分类神经网路中的超参数主要包括：学习率η，正则化参数λ，神经网络的层数L，每一个隐层中神经元的个数j，学习的回合数Epoch，小批量数据minibatch的大小，输出神经元的编码方式

Imagination官方博客·2024-01-08 11:55

深度学习中的正则化指的是什么？

在深度学习中，正则化是一种技术，旨在减少模型的过拟合，提高其在未见数据上的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在新数据上表现不佳的情况。

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

参数更新方法初始值抑制过拟合 Batch Normalization等《深度学习入门》第六章

此外，为了应对过拟合，本章还将介绍权值衰减、Dropout等正则化方法，并进行实现。最后将对近年来众多研究中使用

Dirac811·2024-01-08 05:11

【Python机器学习】线性模型的优缺点

线性模型的主要参数是正则化参数。在回归模型里是alpha，在一些分类模型里是C。alpha越大或C越小，说明模型越简单，通常在对数尺度上对alpha和C进行调节。

zhangbin_237·2024-01-07 19:52

机器学习算法优缺点综述

可打印版本附pdf下载链接目录正则化算法（RegularizationAlgorithms）集成算法（EnsembleAlgorithms）决策树算法（DecisionTreeAlgorithm）回归（

yishuihan-Oliver·2024-01-07 13:15

梯度下降法原理小结

.梯度下降的详细算法4.梯度下降的算法调优四、梯度下降法大家族1.批量梯度下降法（BatchGradientDescent）2.随机梯度下降法（StochasticGradientDescent)3.小批量梯度下

笔写落去·2024-01-07 07:25

MYSQL - SQL优化

插入数据优化小批量数据批量插入最好插入500-1000条比较好手动提交事务主键顺序插入大批量插入数据主键优化页分裂页合并主键优化设计原则orderby优化groupby优化limit优化count优化count

狗狗狗乖乖·2024-01-07 02:25

软件测试基础知识

另欢迎大家纠错此篇主要梳理如下几个方面:测试流程、测试用例、测试计划、测试报告、bug生命周期、bug管理工具1.测试流程因公司而易,我们公司不是纯软有硬件所以简单的描述一下我们公司的流程如果是原型机阶段到小批量阶段

测试学习之旅·2024-01-06 21:29

目前市面上江诗丹顿高仿表多少钱

但，“最小批量，最优质量，最高卖价”一直是江诗丹顿的经营战略。自1840年起，每只手表的生产图纸、记录、销售日期及机芯表壳编号等资料，都完整无缺地保留在公司的档案柜中。

九龙腕表·2024-01-06 13:29

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度

Snu77·2024-01-06 12:38

【论文阅读笔记】Mip-NeRF 360: Unbounded Anti-Aliased Neural Radiance Fields

目录概述摘要引言参数化效率歧义性mip-NeRF场景和光线参数化从粗到细的在线蒸馏基于区间的模型的正则化实现细节实验限制总结：附录退火膨胀采样背景颜色paper：https://arxiv.org/abs

LuH1124·2024-01-05 16:37

【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化

目录一、定义二、损失函数1.回归损失函数1.1平方损失函数（quadraticlossfunction）1.2绝对（值）损失函数（absolutelossfunction）1.3对数损失函数（logarithmiclossfunction）1.4Huber损失(huberloss)1.5图像对比-优缺点2.分类损失函数2.10-1损失函数（0-1lossfunction）2.2对数似然损失函数（L

daphne odera�·2024-01-05 15:57

Scikit-Learn线性回归(五)

Scikit-Learn线性回归五：岭回归与Lasso回归1、误差与模型复杂度2、正则化3、Scikit-Learn岭（Ridge）回归4、Scikit-LearnLasso回归1、误差与模型复杂度在第二篇文章

对许·2024-01-05 00:28

【机器学习基础】正则化

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评

为梦而生~·2024-01-04 23:17

机器学习期末复习题

南笙，·2024-01-04 20:24

data.DataLoader详解

它是在训练神经网络时常用的一个组件，能够方便地迭代数据集并生成小批量数据。

Recursions·2024-01-04 15:40

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

机器学习基础监督学习给定学习目标（标签），让预测值与目标更加接近。主要是传统的二分类，多分类，多标签分类，还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据，同时由部分使用标记数据进行模式识别。自编码器就是一种半监督学习，生成的目标就是未经修改的输入，语言处理中根据给定

AI路漫漫·2024-01-04 11:24

山东济宁：增材制造服务助力高质量发展，3D打印可打印万物

而在我的家乡山东济宁，有一家名叫山东创联三维科技有限公司，就是专门进行3D打印服务的公司，以鲁西南为中心，辐射全国，为企业提供3D打印模具、初样及小批量生产的优质服务，进行设计验证，帮助企业节省设计

洪领今·2024-01-03 12:23

机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测

该方法通过在小批量数据上计算损失函数的梯度而迭代地更新权重与偏

星川皆无恙·2024-01-03 12:12

现在市场上高仿纵横四海哪个厂的好