小批量正则化第42页

深度学习-吴恩达-笔记-7-超参数调试、Batch正则化和程序框架

目录调试处理为超参数选择合适的范围超参数调试实践：PandasVSCaviar归一化网络的激活函数将BatchNorm拟合进神经网络BatchNorm为什么奏效？测试时的BatchNormSoftmax回归（Softmaxregression）训练一个Softmax分类器深度学习框架TensorFlow【此为本人学习吴恩达的深度学习课程的笔记记录，有错误请指出！】调试处理神经网络涉及到很多的超参数

Leon.ENV·2022-12-19 09:24

吴恩达深度学习笔记7-Course2-Week3【超参数调试、Batch 正则化和程序框架】

超参数调试、Batch正则化和程序框架一、超参数调试（hyperparametertuning）推荐的超参数重要性排序：1、学习率(learningrate):α2、隐藏神经单元(hiddenunits

Wang_Jiankun·2022-12-19 09:53

次梯度与次微分

次梯度与次微分为了看懂为什么在logisticregression里面加上正则化可以约束待估计的参数的稀疏性，需要对凸优化方法里面的部分知识，现在记录一下这方面的内容既然是凸优化，首先就要有一个凸函数，

omadesala·2022-12-19 06:05

【机器学习】欠拟合及过拟合与学习曲线、误差来源

模型训练导航：【机器学习】模型训练：scikitLearn线性模型的公式法与三种梯度下降法求解【机器学习】scikitLearn正则化l1,l2,提前停止【机器学习】逻辑回归logit与softmax学习曲线在固定模型的情况下

颢师傅·2022-12-19 04:32

论文阅读笔记（2）：Learning a Self-Expressive Network for Subspace Clustering，SENet，用于大规模子空间聚类的自表达网络

LearningaSelf-ExpressiveNetworkforSubspaceClustering.SENet——用于大规模子空间聚类的自表达网络前言摘要一、简介二、相关工作深度聚类自表达模型可伸缩子空间聚类自注意力模型三、自表达网络SENet3.1模型正则化项的选择

塔_Tass·2022-12-19 00:08

回归预测 | MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测

优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。模型描述灰狼优化算法（GreyWo

机器学习之心·2022-12-19 00:30

回归预测 | MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。模型描述灰狼优化算法（

机器学习之心·2022-12-19 00:30

回归预测 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。模型描述灰狼优化算法（GreyWolf

机器学习之心·2022-12-18 23:52

Pytorch—Dataset and DataLoader(自定义一个数据集)

Dataset主要是构建数据集，支持索引；DataLoader主要是创建一个读取小批量数据样本的DataLoader实例。1.如何定义自己的数据集Pytorch

lavineeeen·2022-12-18 20:26

作业5：SVM实现鸢尾花分类

它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题（convexquadraticprogramming）来求解，可等价于正则化的合页损失函数最小化问题。

柯西没科气·2022-12-18 17:59

深度学习神经网络学习日记

L1/L2正则化L2regularizationterm=w1^1+w2^2+...+wn^2grad=2(w1+w2+...

WJY991202·2022-12-18 17:51

Python算法练习（九）// 算法：逻辑回归，数据集：breast_cancer

一、目标1、通过本次练习，掌握逻辑回归算法的运用，认识L1正则化与L2正则化的差异2、对比逻辑回归算法与KNN算法对breast_cancer（二分类）的预测二、重要代码及结论（一）导入数据（二）探索数据

陈同学2020·2022-12-18 15:23

机器学习实战之SVM与二分类

文章目录一、线性SVM1.1最大间隔与分类1.2对偶问题1.3SMO算法流程二、非线性SVM2.1核函数与核技巧2.3软间隔与正则化2.4支持向量回归三、代码实战3.1数据准备3.2算法实现3.3运行结果及分析四

浅雨梦梨·2022-12-18 15:21

NNDL 作业12：第七章课后题

目录习题7-1在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比习题7-2在Adam算法中，说明指数加权平均的偏差修正的合理性习题7-9证明在标准的随机梯度下降中，权重衰减正则化和编辑正则化的效果相同

Stacey.933·2022-12-18 14:43

(DR-KD)Regularizing Class-wise Predictions via Self-knowledge Distillation

2020CVPR论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9157224代码链接：https://github.com/alinlab/cs-kd创新点提出一种新的正则化方法来惩罚相似样本之间的预测分布

Boss-Zhang·2022-12-18 14:43

阅读：Learning Deep Features for Discriminative Localization

虽然这项技术以前被当做正则化训练的一种方法，但是我们发现它实

zhang_moi·2022-12-18 13:07

Learning Deep Features for Discriminative Localization论文笔记

Motivation过去globalaveragepooling(GAP)通常被用于正则化训练卷积神经网络，而作者发现这一操作实

hankeryeah·2022-12-18 12:35

【论文阅读】Learning Deep Features for Discriminative Localization

作者发现，尽管GAP若为一种正则化手段被提出(来自NetworkinNetwork)，但它其实建立了一种具有定位能力的表示，可以显示出CNN在一张图片中关注到的区域。

Mr. Anonymous·2022-12-18 12:02

机器学习二：支持向量机

支持向量机1.介绍2.对偶问题3.非线性数据3.1核函数与核技巧3.1.1数学解释3.1.2几种常用的核函数4.SVM响应离群点4.1软间隔4.2正则化4.3参数调整4.3.1SVMCParameter4.3.2SVMGammaParameter5

泠山·2022-12-18 11:50

机器学习：支持向量机

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SVM算法原理S

zyf2589237189·2022-12-18 11:14

李弘毅机器学习笔记：第十五章—半监督学习

李弘毅机器学习笔记：第十五章—半监督学习监督学习和半监督学习半监督学习的好处监督生成模型和半监督生成模型监督生成模型半监督生成模型假设一：Low-densitySeparationSelf-training基于熵的正则化半监督

weixin_mm975247003·2022-12-18 10:45

神经网络学习的几种方法

6.2隐藏层的激活值的分布6.3ReLU的权重初始参数小结：6.4BatchNormalization6.4.1BatchNormalization算法6.4.2BatchNorm的评估6.5正则化6.5.1

Nefelibat·2022-12-18 09:59

时序数据采样、原始循环神经网络RNN、RNN梯度爆炸原因推导

相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置不一定相毗邻。因此，我们无法用一个小批量最终时间步的隐藏状态来初始化下一个小批量的隐藏状态。在训练模型时，每次随机采样前都需要重新初始化隐藏状态。

野营者007·2022-12-18 08:20

《The Annotated Transformer》翻译——注释和代码实现《Attention Is All You Need》

EncoderDecoderAttention模型中Attention的应用基于位置的前馈网络EmbeddingsandSoftmax位置编码完整模型训练批处理和掩码TrainingLoop训练数据和批处理硬件和训练时间Optimizer正则化标签平滑首个实例

神洛华·2022-12-18 07:52

第二门课第一周：深度学习的实践层面

文章目录一、训练，验证，测试集（Train/Dev/Testsets）二、偏差，方差（Bias/Variance）三、机器学习基础四、正则化五、为什么正则化有利于预防过拟合六、dropout正则化七、理解

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

【机器学习】初识机器学习

目录机器学习定义机器学习的典型步骤监督学习无监督学习半监督学习强化学习凹凸函数损失函数，Loss交叉熵损失函数梯度下降法批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降机器学习定义ArthurSamual（1959

sword_csdn·2022-12-17 23:18

吴恩达机器学习3——逻辑回归、正则化

1.1分类的概念1.2使用线性回归来解决分类模型1.3逻辑回归模型1.4分类边界2.逻辑回归模型logisticregression2.1代价函数2.2梯度下降2.3高级优化方法3.多类别分类：一对多二、正则化

old sweet ᝰ·2022-12-17 15:19

机器学习——过拟合问题（线性回归+逻辑斯特回归的正则化推导）

文章目录1.前言2.过拟合问题及其解决方法2.1拟合问题中偏差和方差2.2正则化（regulization）2.3线性回归的正则化2.4逻辑斯特回归的正则化1.前言前面已经推导过线性回归和逻辑斯特回归的梯度下降算法

洛克-李·2022-12-17 15:12

#深入探究# Tensorflow 中 batch_size 的设置问题

在学习tensorflow时，有几个地方都能设置batch_size参数，这里对batch_size的设置做一个总结首先强调一下，这个batch_size的作用就是规定每次梯度更新的样本数量（规定小批量梯度下降每次梯度更新的样本数量

energy_百分百·2022-12-17 15:11

小白机器学习进阶之路（三）——逻辑回归和正则化

这周的主要内容是逻辑回归与正则化。

__init__ jp·2022-12-17 15:41

学习机器学习四回归模型——线性回归、L1正则化(Lasso回归)、L2正则化(ridge回归)

还记得什么是回归吗？回忆下回归就是连续的输出，分类是离散的。回归模型一般分为：①线性回归——就是线性方程，类似为一元一次方程（y=wx+b），比如你的年龄；②逻辑回归（类似为曲线方程）线性回归先来详细的学习下线性回归，线性回归就是回归模型中最简单的，就像一元一次方程（y=wx+b）是数学方程组中最简单易学的一样。假设我们要知道y的取值范围，我们只需要知道w和b的值就可以了。打个比方来说，我们来预测

拓拓龙·2022-12-17 15:39

机器学习——线性回归、逻辑回归、正则化

线性回归原理线性回归的目标是对给定的训练数据以一条直线进行拟合。其不仅可以用来进行预测，还可以评估x和y之间关系的强弱。线性回归通过产生一条直线与数据进行拟合，直线表示为：。其中为线性回归预估的值，和为模型参数。为了找到与数据拟合最好的直线，需要定义预测误差。单个数据的误差可以定义为。其中为数据的真实值。而模型的整体误差可以用SSE表示，SSE定义为。模型训练需要最小化SSE，这可以使用最小二乘法

Leo_SC_Liu·2022-12-17 15:36

BatchNorm、L2Norm、LayerNorm

归一化（BatchNormalization）:对每一批数据进行归一化L2正则化（L2regularizationorL2norm）:强制让模型权重只能取较小的值,从而避免过拟合LayerNormalization

非常长寿小熊猫·2022-12-17 15:02

深度学习超参数——momentum、learning rate和weight decay

文章目录前言一、momentum二、权重衰减（weightdecay）1.背景2.L2正则化与权重衰减系数3.公式推导4.正则项（权重衰减）作用三、学习率（learningrate）前言利用深度学习网络训练模型时

破茧蛰伏的日子·2022-12-17 14:28

机器学习笔记（七）-主成分分析PCA

blog.csdn.net/weixin_42555080本次代码的环境：运行平台：WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一、前言解决模型过拟合问题的基本方法有：增加数据量正则化降维直接降维

Blessy_Zhu·2022-12-17 14:19

寒假日报（2.3-2.5）

matpotlib绘图KNN（k近邻算法）【分类/非监督学习】线性回归法【回归/监督学习/参数学习】梯度下降法梯度上升法PCA（求数据的主成分）多项式回归（模型泛化【过拟合/欠拟合】）逻辑回归【分类】（正则化

奔跑的星黛露·2022-12-17 14:40

机器学习吴恩达编程作业题5—正则化线性回归和偏差/方差

1、正则化线性回归1.1可视化数据集我们将从可视化数据集开始，其中包含水位变化的历史记录x和流出水坝的水量y。将实现线性回归，并使用它来拟合数据的直线并绘制学习曲线。

身影王座·2022-12-17 13:49

十二、(机器学习)-偏差和方差以及正则化处理

偏差和方差以及正则化处理在构建完成神经网络后，我们会对数据进行处理，使得算法在合理的时间进行训练。

_23__·2022-12-17 13:19

深度学习知识点之2---深度学习正则化

深度学习正则化偏差和方差数据集划分偏差与方差的意义解决办法正则化正则化项的理解神经网络中的正则化L1与L2正则化为什么能够防止过拟合Droupout正则化Dropout模型描述问题：为什么需要去做rescaleDroupout

心惠天意·2022-12-17 13:48

【深度学习】吴恩达-学习笔记偏差与方差、正则化、梯度检测、mini-batch

目录深度学习偏差与方差L2范数正则化（权重衰减），减少方差Dropoutregularrization(随机失活正则化)数据扩增可以作为一种正则化方法使用提前终止训练数据归一化：梯度消失/梯度爆炸梯度检测

—Xi—·2022-12-17 13:48

深度学习之训练开发测试数据集，偏差与方差，正则化

Bias/Variance2.Basicrecipefordeeplearing三、正则化Regularzation1、正则化形式1、L1，L2正则化2、为什么正则化能防止过拟合四、dropoutregularization1

爱吃肉c·2022-12-17 13:43

智能工厂建设整体解决方案

管理全方位满足GMP要求；2.利用智能化生产设备实现更高效、高质量生产；3.利用机器人技术实现去人工化，在合规的条件下节约成本、提高效率；4.智能化管理系统与设备的融合，实现柔性化、定制化生产，保证企业小批量生产盈利

数字化方案·2022-12-17 11:25

一天1个机器学习知识点（一）

一天1个机器学习知识点（一）（决策树，有无监督学习，SVM，梯度下降法，逻辑回归，NB）一天1个机器学习知识点（二）（KNN，Kmeans，偏差方差，参数非参数模型，生成模型判别模型，正则化，概率，牛顿法

猫猫玩机器学习·2022-12-17 11:47

【笔记】动手学深度学习- softmax回归（逻辑回归）

目录图片分类数据集1导入包2使用框架自带的函数去下载这个数据集3定义两个函数来画这个数据集4读取一个小批量数据5softmax回归简洁实现1导入包2构造模型3交叉熵函数计算loss损失4使用学习率为0.1

echo_gou·2022-12-17 09:12

深度学习常见概念解析

梯度下降方法有全局梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降，常用小批量梯度下降方法。梯度消失：神经网络训练过程中，l

追猫人·2022-12-17 09:12

【深度学习】(7) 交叉验证、正则化，自定义网络案例：图片分类，附python完整代码

各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0深度学习中的交叉验证法和正则化方法，最后展示一下自定义网络的小案例。

立Sir·2022-12-17 08:36

机器学习之数据分析常用方法

根据一个属性统计另一个属性（区分类别）画柱形图6.单属性画柱形图7.画饼图8.inplace=True9.分箱操作10.对多标签进行编码11.数据标准化12.随机森林（等算法）进行交叉验证13.逻辑回归算法正则化选择参数

楚楚小甜心·2022-12-17 07:27

Text to image论文精读DR-GAN：分布正则化的生成对抗网络 Distribution-Regularization-for-Text-to-Image-Generation

DR-GAN是北京理工大学者和大连理工大学学于2022年4月提出的一种新的文本到图像生成模型，称为分布正则化生成对抗网络（Distribution-Regularization-for-Text-to-Image-Generation

中杯可乐多加冰·2022-12-16 19:57

【ML笔记】4、训练模型（线性回归、逻辑回归、多类别逻辑回归）

目录1、线性回归2、正规方程（TheNormalEquation）3、梯度下降4、批量梯度下降(BGD)5、随机梯度下降(SGD)6、小批量梯度下降(Mini-BGD，MBGD)7、多项式回归8、学习曲线

ingy·2022-12-16 18:14

批量归一化和残差网络及文本分类

标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。

qq_755700504·2022-12-16 17:03

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