小批量正则化第40页

VMD确定分解个数K（matlab）

对各模态分量进行Hilbert变换得到其单边频谱，通过混合一估计中心频率，将各分量的单边频谱调制到基频带，再经过对解调信号梯度的L2正则化进行高斯平滑估计，得到风功率分量的带

hahahahah123456·2022-12-24 23:28

深度学习-模型调优

深度学习-模型调优目录前言一、学习率1.什么是学习率2.学习率对网络的影响3.学习率的设置二、注意力机制1.注意力机制是什么2.经典注意力机制3.注意力机制的一些变体4.自注意力机制三、正则化1.正则化介绍

weiket·2022-12-24 18:00

Dropout方法原理和使用方法

因此，需要引入正则化(Normalization)改善网络训练过程。DropOut方法便是由此而生，被用来缓解网络过拟合风险。02这种方法本质是什么本质是通过

积_木·2022-12-24 17:49

随机优化算法Adam : RMSProp + Momentum

之前提出的一些典型的优化方法：如随机梯度下降（SGD），dropout正则化。基于已有

积_木·2022-12-24 17:48

图卷积神经网络（GCN）论文笔记与Geometric源码解释

一般解决方案及缺点图半监督学习问题，使用基于图的显示正则化平滑标签信息，如在损失函数中使用图

十里清风·2022-12-24 17:18

六、超参数调整, 批量正则化和多元分类器

文章目录1、超参数调整1.1参数选取的流程1.2参数选取的范围2、批量正则化2.1激活函数的正则化2.2在神经网络中使用批正则化2.3batchnorm起作用的原因分析3、构建softmax多元分类器3.1lossfunction

Dragon Fly·2022-12-24 16:10

【直观详解】什么是正则化

【内容简介】主要解决什么是正则化，为什么使用正则化，如何实现正则化，外加一些对范数的直观理解并进行知识整理以供查阅Why&What正则化我们总会在各种地方遇到正则化这个看起来很难理解的名词，其实它并没有那么高冷

清晨的光明·2022-12-24 15:20

PyTorch学习笔记-6.PyTorch的正则化

6.PyTorch的正则化6.1.正则项为了减小过拟合，通常可以添加正则项，常见的正则项有L1正则项和L2正则项L1正则化目标函数：L2正则化目标函数：PyTorch中添加L2正则：PyTorch的优化器中自带一个参数

ruoqi23·2022-12-24 14:25

Datawhale组队学习之集成学习——Task3偏差和方差理论

Datawhale组队学习之集成学习——Task3偏差和方差理论前言一、优化基础模型1、训练均方误差与测试均方误差：2、偏差-方差的权衡：3、特征提取：4、压缩估计(正则化)：5、降维：6、示例二、对模型超参数进行调优

Codewith_jing·2022-12-24 14:38

ResNet 残差网络

网络层数增多一般会伴着下面几个问题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

小王WBJ·2022-12-24 10:35

YOLOv3论文

待解决区：1、CNN正则化2、CNN反向传播3、除YOLOv3之外的目标检测算法【精读AI论文】YOLOV3目标检测（附YOLOV3代码复现）_哔哩哔哩_bilibiliAP50的意思就是0.5IOU为阈值的

Jormungand123·2022-12-24 08:47

SGCN：具有结构化图卷积网络用于推荐系统（SIGIR2021）

如果GCN没有正确正则化，聚合会误导邻域信息导致次优性能。此外，现实世界的用户-项目图通常是稀疏的和low-rank的。这两个固有的图属性广泛用于浅矩阵完成模型，但在图模型中研究较少。

Lisa_is_cute·2022-12-24 08:44

线性回归、逻辑回归、正则化小结

课程笔记总览传送门：https://blog.csdn.net/weixin_42900928/article/details/86523192目录小结（一）1.线性回归1.1无正则化1.2正则化2.逻辑回归

A_waken·2022-12-24 08:37

python sklearn逻辑回归 sgd和lr_sklearn逻辑回归(Logistic Regression,LR)类库使用小结

其中LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C。

weixin_39938331·2022-12-24 08:06

机器学习——逻辑回归

逻辑回归（LogisticRegression）目录逻辑回归（LogisticRegression）sigmoid激活函数边界判定代价函数梯度下降特征缩放正则化(Regularization)正则化代价函数正则化梯度下降拟合效果源数据散点图如下

翫淍·2022-12-24 08:02

逻辑回归小结

逻辑回归损失函数：loss=y*log(h)+(1-y)*log(1-h)+正则化项其中h=1/(1+e-ax),正则化项是为了防止过拟合的，可以使用a系数的L1或者L2作为惩罚项，防止过拟合这里逻辑回归的损失函数没有使用类似线性回归的方差最小化的原因是使用方差最小化很难收敛

lixia0417mul2·2022-12-24 08:01

机器学习 | 逻辑回归

主要用于二分类问题，应用于研究某些事件发生的概率二.优缺点优点计算代价不高，易于理解和实现速度快，适合二分类问题简单易于理解，直接看到各个特征的权重能容易更新模型吸收新的数据不受多重共线性的影响（可通过正则化消除

奔跑的蜗牛君666·2022-12-24 08:27

小批量随机梯度下降法

文章目录写在前面小批量随机梯度公式代码参考文献写在前面小批量随机梯度下降法（Mini-batchStochasticGradientDecent）是对速度和稳定性进行妥协后的产物小批量随机梯度公式我们可以看出当

RDSunday·2022-12-23 22:55

批量随机梯度下降-学习笔记

小批量随机梯度下降（mini-batch）梯度下降一般有三种不同的形式：GD（一次用全部数据更新参数）SGD（随机一个sample更新参数）MBGD（使用批量数据更新参数，batch设为1时等于SGD）

卡塞尔学院临时校长·2022-12-23 22:55

小批量随机梯度下降(Mini-batch Stochastic Gradient Descent)

对于深度学习模型而言，人们所说的“随机梯度下降,SGD”，其实就是基于小批量（mini-batch）的随机梯度下降。

HowieHwong·2022-12-23 22:55

梯度下降算法_梯度下降算法详解

梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法，比如在线性回归里我们可以用最小二乘法去解析最优解，但是其中会涉及到对矩阵求逆，由于多重共线性问题的存在是很让人难受的，无论进行L1正则化的Lasso回归还是L2

weixin_39863155·2022-12-23 22:55

简单理解小批量梯度下降中模型参数的更新过程

如何理解小批量梯度下降中模型参数的更新过程如何更新每经历一次Batch后的参数使用小批量的平均损失来更新如何更新每经历一次Batch后的参数在小批量随机梯度下降（mini-batchstochasticgradientdescent

是可帅鸭·2022-12-23 22:55

多层神经网络 ——小批量梯度下降法

梯度下降法有着三种不同的形式，分别是批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降。下面，就来详细的介绍下这三种方法。为了便于理解，我们以一元线性回归为例，下图为一元

xuechanba·2022-12-23 22:54

整合逻辑回归 BGD(批量)+MBGD(小批量)+SGD(随机)底层实现优缺点以及代码实现

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式文章目录1、批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）2、随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）3、小批量梯度下降

忘川之水&·2022-12-23 22:54

人工智能实践：Tensorflow笔记 Class 2：神经网络优化

2.3激活函数1.sigmoid函数2.tanh函数3.relu函数4.leaky-relu函数2.4损失函数1.均方误差2.自定义损失函数3.交叉熵损失函数4.softmax与交叉熵结合2.5缓解过拟合正则化

By4te·2022-12-23 18:41

【深度学习】正则化

深层神经网络会让模型变得更加强大，但是可能带来过拟合，解决的办法就是正则化。正则化就是指在代价函数后加上一个正则化项L2正则化在代价函数后面加上神经网络各层权重参数W所有元素的二次方之和。

不尽木·2022-12-23 17:28

带自己学paddle(四）

项目一手写数字识别上文回顾，目前已经揭晓了SGD以及GPU的配置方式，现在将介绍如何把画图函数以及正则化整进去l2norm#各种优化算法均可以加入正则化项，避免过拟合，参数regularization_coeff

MC.zeeyoung·2022-12-23 17:21

带自己学paddle（五）

项目一手写数字识别上文回顾，目前已经揭晓了l2正则化以及如何画图，这一章主要是为了重构代码，代码断点重续、增加动态图转静态图的操作，这两块将合并起来一起写，不多说，先上代码network.pyfrompaddle.nn.layerimportConv2D

MC.zeeyoung·2022-12-23 17:21

numpy.polyfit()方法与Stats.linregress( ) 方法最小二乘近似拟合斜率对比分析

除此之外，我们还可以使用该库的pipeline与FeatureUnion功能（如：数据归一化、模型回归系数正则化、将线性模型传递给下游模型），但

肖永威·2022-12-23 16:03

pytorch【数据生成器】【回归数据的生成】【二分类数据集的创建】【小批量切分函数的创建】

文章目录一、回归数据的生成二、二分类数据集的创建三、小批量切分函数的创建我们创建数据生成器的目的就是便于我们后面pytorch深度学习不同的数据集首先，导入我们所需要的库#随机模块importrandom

桜キャンドル淵·2022-12-23 14:01

[机器学习]正则化方法 -- Regularization

一、参数方法和非参数方法在讲正则化之前，需要介绍2个概念。机器学习的方法，可以大致分成两类。参数方法(ParametricMethods)通过训练来确定一组参数。

WinnenZ·2022-12-23 13:21

数据增强：AlignMixup: Improving Representations By Interpolating Aligned Features阅读笔记

ImprovingRepresentationsByInterpolatingAlignedFeatures—————————————————————————————————————————————————————————————一、先验知识1.正则化在数

像风一样自由的小周·2022-12-23 13:11

ERP生产管理系统，如何解决机械制造企业生产管理难题？

随着机械制造业的不断发展，市场竞争越来越激烈，且产品生命周期缩短、消费需求多样化，多品种、小批量生产模式兴起，在此背景下，产品与服务的质量、生产成本及交货期等已成为企业竞争成败的重要条件。

正航ERP软件·2022-12-23 12:19

【调度】经典作业车间调度问题VS柔性作业车间调度问题

随着大批量连续生产时代正逐渐被适应市场动态变化的多品种、小批量离散生产所替代，一个制造企业的生存能力和竞争能力在很大程度上取决于它是否能在较短的生产周期内，生产出较低成本、较高质量的多个产品品种的

梓莘·2022-12-23 11:57

【人工智能】深度学习专项课程精炼图笔记！必备收藏

本文为人工智能学习笔记记录,参考机器之心，AI有道，Google资源目录深度学习基础1.深度学习基本概念2.logistic回归3.浅层网络的特点4.深度神经网络的特点5.偏差与方差6.正则化7.最优化

SophiaCV·2022-12-23 09:03

Inception-v2 & v3论文拜读：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

文章目录0摘要1介绍2一般性设计原则3用大的过滤器来分解卷积3.1因式分解为更小的卷积3.2空间因子分解成非对称卷积4辅助分类器的效果5有效减少网络大小6Inception-v27通过标签平滑实现模型正则化

Pluto534·2022-12-23 08:01

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（7）神经网络防止数据过拟合：损失函数和正则化

在第二节课中，大概提到了线性分类器的损失函数和正则化方法，类似的，在神经网络中也会用到这几个概念方法。这里我没有按照课中先正则化后损失函数的顺序做笔记，还是先说损失函数（也叫代价函数）部分。

Naruto_Q·2022-12-23 06:34

自动编码器

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档自动编码器前言1、介绍1.1自动编码器中的正则化2.前馈自动编码器2.1输出层的激活函数2.1.1ReLU2.1.2Sigmoid2.2损失函数

Lost_The_Mind·2022-12-23 06:58

CS231N斯坦福计算机视觉公开课 02 - 损失函数和优化

CS231N斯坦福计算机视觉公开课02-损失函数和优化一、SVM铰链损失函数二、正则化1.引入原因三、Softmax交叉熵损失函数四、优化过程1.梯度下降算法一、SVM铰链损失函数分类错误的分数减去分类正确的分数再加

T4neYours·2022-12-23 06:56

人工智能实践：Tensorflow笔记

笔记tensorflow2-GPU安装神经网络的计算过程，搭建出第一个神经网络第一个例子：用神经网络进行鸢尾花分类一些常用的TF2函数（后面可能用到）神经网络的优化方法，学习率，激活函数，损失函数以及正则化的使用学习率的设置激活函数损失函数缓解过拟合参数优化器神经网络搭建八股

Saber_e·2022-12-23 05:45

牛津大学最新 | LUMix：Mixup改进版，几行代码轻松涨点！

摘要当使用噪声样本和正则化技术进行训练时，现代深度网络可以更好地泛化。Mixup[41]和CutMix[39]已被证明对数据增强有效，有助于避免过拟合。

自动驾驶之心·2022-12-23 04:41

【点云系列】Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learning

文章目录1.概要2.动机3.方法3.1Point分支3.2Voxel分支3.2.1正则化（Normalization）3.2.2体素化（Voxelization）3.2.3特征聚合（FeatureAggregation

^_^ 晅菲·2022-12-22 22:15

数据分析面试【机器学习】总结之-----主要的常见面试题整理（一）

3.什么是正则化，L1和L2正则化的区别3.1L1

web3纪元·2022-12-22 21:55

动量梯度下降法(gradient descent with momentum)

依次从以下几个方面进行说明：小批量梯度下降法(mini-batchgradientdescent)指数加权平均(e

Monky丶D·2022-12-22 21:46

Python文本预处理，试试BAT大佬总结的实用代码！

当拿到一个文本后，首先从文本正则化（textnormalization）处理开始

菜鸟学Python·2022-12-22 20:29

python和jieba库进行简单文本处理之天龙八部小说

库进行简单文本处理之天龙八部小说导入jieba和gensim库数据清洗,处理小说和人物名称文本文章排版分析之统计章标题文章篇章分析之谁是天龙八部小说的主角文章用词分析之出现最多的四字词文本相似度分析结束语本文会涉及到一些内置函数,正则化表达式

锴笑口常开·2022-12-22 18:12

机器学习——支持向量机SVM

SVM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页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。最大间隔与分类

亓小佐·2022-12-22 18:30

深度学习-残差网络（ResNet）