小批量正则化

机器学习【线性回归算法2】

文章目录六线性回归api再使用1正规方程API2梯度下降API七案例：波士顿房价预测1分析2回归性能评估3代码实现八欠拟合和过拟合1定义2原因以及解决办法2.1欠拟合原因以及解决办法2.2过拟合原因以及解决办法3正则化
OneTenTwo76·2022-12-11 18:22

【机器学习】如何去评价一个神经网络模型的好坏？什么是交叉验证数据集？偏差和高差对模型的影响？

系列文章目录第十二章Python机器学习入门之构建机器学习系统目录系列文章目录前言一、如何评估一个模型的性能二模型的选择和交叉验证数据集的训练方法三通过偏差和方差对模型进行诊断四正则化对偏差和方差的影响六制定一个用于性能评估的基准总结前言如何去评价一个神经网络模型的好坏呢
晓亮.·2022-12-11 17:11

实现权重衰减和学习率预热

1.实现L2正则化接口，对模型中的所有参数进行L2正则处理防止过拟合，包括权重w和偏置boptimizer_param=list(model.named_parameters())#named_parameters
Obolicaca·2022-12-11 16:53

NNDL 作业12：第七章课后题

文章目录前言一、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.二、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(即公式(7.27)和公式(7.28)).三、习题7
别被打脸·2022-12-11 14:25

吴恩达Coursera深度学习课程 course2-week2 优化方法 作业

前言第二门课:ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparameterturing,RegularizationandOptimization(改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化
ASR_THU·2022-12-11 14:25

神经网络与深度学习（八）网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

目录7.3不同优化算法的比较分析7.3.1优化算法的实验设定7.3.1.12D可视化实验7.3.1.2简单拟合实验7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad算法7.3.2.2RMSprop算法7.3.3梯度估计修正7.3.3.1动量法7.3.3.2Adam算法7.3.4不同优化器的3D可视化对比7.3.4.1构建一个三维空间中的被优化函数【选做题】参考资料7.3不同优化算法的比较分析除了批大
Jacobson Cui·2022-12-11 14:25

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（即公式(7.27)和公式(7.28).习题7-9证明在标准的随机梯度下降中
牛奶园雪梨·2022-12-11 13:16

神经网络与深度学习 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
Jacobson Cui·2022-12-11 13:13

NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

文章目录7.3不同优化算法的比较分析7.3.1优化算法的实验设定7.3.1.12D可视化实验7.3.1.2简单拟合实验7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad算法7.3.2.2RMSprop算法7.3.3梯度估计修正7.3.3.1动量法7.3.3.2Adam算法7.3.4不同优化器的3D可视化对比【选做题】总结参考7.3不同优化算法的比较分析除了批大小对模型收敛速度的影响外，学习率和梯度估
牛奶园雪梨·2022-12-11 13:42

【论文简述】Learning Inverse Depth Regression for Multi-View Stereo with Correlation Cost Volume（AAAI 2020

一、论文简述1.第一作者：QingshanXu2.发表年份：20203.发表期刊：AAAI4.关键词：MVS、深度学习、相关体、逆深度、沙漏模型5.探索动机：MVSNet代价体构建和正则化内存开销过大，
华科附小第一名·2022-12-11 13:42

机器学习：如何快速寻找性能最佳的模型

通常情况下，要测试特征是否有效，可以训练没有正则化的模型，并验证损失函数是否接近零。使用哪种算法？该问题的答案类似于探索性数据分析（EDA）的过程。进行探索性数据分析可以深入了解数据集。
数据工程与机器学习·2022-12-11 12:38

NNDL 实验八 网络优化与正则化(3)不同优化算法比较

目录不同优化算法的比较分析优化算法的实验设定2D可视化实验简单拟合实验学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法梯度估计修正动量法Adam算法不同优化器的3D可视化对比选做题参考不同优化算法的比较分析除了批大小对模型收敛速度的影响外，学习率和梯度估计也是影响神经网络优化的重要因素。神经网络优化中常用的优化方法也主要是如下两方面的改进，包括：学习率调整：通过自适应地调整学习率使得优化更稳定。Ad
白小码i·2022-12-11 12:19

NNDL 作业12：第七章课后题

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.很明显可以看出，学习率要和批量大小成正比。
白小码i·2022-12-11 12:43

深度学习入门：基于Python的理论与实现③

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的BatchNormalization方法进行简单的介绍。
栖陆@.·2022-12-11 11:29

NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

文章目录7.3不同优化算法的比较分析7.3.1优化算法的实验设定7.3.1.12D可视化实验7.3.1.2简单拟合实验7.3.1.3与TorchAPI对比，验证正确性7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad算法7.3.2.2RMSprop算法7.3.3梯度估计修正7.3.3.1动量法7.3.3.2Adam算法7.3.4不同优化器的3D可视化对比【选做题】总结参考文章7.3不同优化算法的比较
辰 希·2022-12-11 11:17

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(即公式(7.27)和公式(7.28)).习题7-9证明在标准的随机梯度下降中
乳酸蔓越莓吐司·2022-12-11 11:45

NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

目录7.3不同优化算法的比较分析7.3.1优化算法的实验设定7.3.1.12D可视化实验7.3.1.2简单拟合实验7.3.1.3与TorchAPI对比，验证正确性7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad算法7.3.2.2RMSprop算法7.3.3梯度估计修正7.3.3.2Adam算法7.3.4不同优化器的3D可视化对比【选做题】总结参考7.3不同优化算法的比较分析除了批大小对模型收敛速度
乳酸蔓越莓吐司·2022-12-11 11:42

Proximal Policy Optimization Algorithms

标准策略梯度方法对每个数据样本执行一次梯度更新，本文提出一种新的目标函数，使多个小批量更新阶段成为可能。
西西弗的小蚂蚁·2022-12-11 11:11

机器学习----第十一章特征选择与稀疏学习 学习笔记

目录子集搜索与评价过滤式选择包裹式选择嵌入式选择与L1正则化稀疏表示与字典学习压缩感知子集搜索与评价我们先来理解以下概念：相关特征：对当前学习任务有用的属性；无关特征：对当前学习任务无用的属性；特征选择
刘星星儿·2022-12-11 09:54

机器学习 第十一章 特征选择与稀疏学习

第十一章特征选择与稀疏学习特征选择：子集选择、子集评价过滤式选择包裹式选择嵌入式选择：用L1Z正则化稀疏表示：字典学习压缩感知11.1子集搜索与评价特征的分类相关特征:对当前学习任务有用的属性无关特征:
爱吃草莓的西瓜酱·2022-12-11 09:24

西瓜书学习笔记——第十一章：特征选择与稀疏学习

第十一章：特征选择与稀疏学习11.1子集搜索与评价子集搜索特征子集评价11.2过滤式选择Relief的相关统计量11.3包裹式选择拉斯维加斯方法和蒙特卡罗方法：11.4嵌入式选择与L1正则化11.5稀疏表示与字典学习稀疏性
Andrewings·2022-12-11 09:22

机器学习（周志华） 第十一章特征选择与稀疏学习

关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记记录学习过程本博客记录Chapter11文章目录1子集搜索与评价2过滤式选择3包裹式选择4嵌入式选择与L1正则化5稀疏学习与字典学习6压缩感知1子集搜索与评价特征选择
YJY131248·2022-12-11 09:14

NLP相关技术

标签平滑正则化(LabelSmoothingRegularization,LSR)分类模型，采用交叉熵为目标函数，模型预测的label概率分布q(x)，真实的label概率分布p(x).对label编码有两种方式
孤舟独钓寒江雪·2022-12-11 09:42

深度学习系列四——优化篇之网络正则化

网络正则化1、概述2、L1L_1L1和L2L_2L2正则化3、权重衰减4、提前停止5、丢弃法(Dropout)5.1循环神经网络上的丢弃法6、数据增强7、标签平滑1、概述\quad\quad1、神经网络的泛化能力是影响模型能力的最关键因素
珞沫·2022-12-11 09:08

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(即公式(7.27)和公式(7.28))习题7-9证明在标准的随机梯度下降中
AI-2 刘子豪·2022-12-11 09:35

NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

文章目录7.3不同优化算法的比较分析7.3.1优化算法的实验设定7.3.1.12D可视化实验7.3.1.2简单拟合实验7.3.1.3与TorchAPI对比，验证正确性7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad算法7.3.2.2RMSprop算法7.3.3梯度估计修正7.3.3.1动量法7.3.3.2Adam算法7.3.4不同优化器的3D可视化对比【选做题】总结参考7.3不同优化算法的比较分析
萐茀37·2022-12-11 09:35

作业4：第四章课后习题

习题4-3试举例说明“死亡ReLU问题”，并提出解决方法.习题4-7为什么在神经网络模型的结构化风险函数中不对偏置b进行正则化?
cdd04·2022-12-11 09:00

神经网络与深度学习day16:网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

神经网络与深度学习day16:网络优化与正则化（3）不同优化算法比较7.3不同优化算法的比较分析7.3.1优化算法的实验设定7.3.1.12D可视化实验7.3.1.2简单拟合实验7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad
小鬼缠身、·2022-12-11 08:23

NNDL 作业12：第七章课后题

文章目录习题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（即公式(7.27)和公式(7.28).习题7-9证明在标准的随机梯度下降中
萐茀37·2022-12-11 08:51

神经网络与深度学习作业12：第七章课后题

神经网络与深度学习作业12：第七章课后题习题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（即公式(7.27)和公式(7.28
小鬼缠身、·2022-12-11 08:20

NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

文章目录7.3不同优化算法的比较分析7.3.1优化算法的实验设定7.3.1.12D可视化实验7.3.1.2简单拟合实验7.3.1.3与TorchAPI对比，验证正确性7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad算法7.3.2.2RMSprop算法7.3.3梯度估计修正7.3.3.1动量法7.3.3.2Adam算法7.3.4不同优化器的3D可视化对比【选做题】总结7.3不同优化算法的比较分析除了
plum-blossom·2022-12-11 08:02

scikit-learn决策树类库函数介绍

文章目录前言一、DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor重要参数调参注意点二、训练和可视化决策树1.导入库2、训练决策树3、可视化决策树三、做出预测四、正则化超参数总结前言本文是参考了刘建平老师的关于
PhoenixPeng-gxu·2022-12-11 07:19

逻辑回归python正则化 选择参数_sklearn逻辑回归(Logistic Regression,LR)调参指南

LogisticRegression(akalogit,MaxEnt)classifier.Inthemulticlasscase,thetrainingalgorithmusestheone-vs-rest(OvR)schemeifthe‘multi_class’optionissetto‘ovr’,andusesthecross-entropylossifthe‘multi_class’opt
weixin_39990138·2022-12-11 00:49

逻辑回归做二分类实例以及调参

第二哈根做交叉验证，把原有的数据集分成5份传进来，第三行代码是正则化惩罚项（当用两种模型对同一数据集进行预测的时候，如果两种模型的召回率相同，选择方差小的，方差小可以防止过拟合，怎么选择第二种模型，进行正则化
是木子啦~·2022-12-11 00:47

机器学习中的正则化——L1范数和L2范数

机器学习中的正则化——L1范数和L2范数正则化是什么？为什么要正则化？LP范数L0范数（补充了解）L1范数L2范数L1范数和L2范数的区别以深度学习的角度看待L1范数和L2范数正则化是什么？
陈知鱼·2022-12-11 00:12

梳理L1、L2与Smooth L1

关于L1、L2的范数、损失函数和正则化，之前一直混淆这几个概念，故对这几天看过的资料进行了学习总结。范数(norm)是数学中的一种基本概念。
柴布奇诺·2022-12-11 00:42

（DeepLearning笔记）语义分割任务中的BatchSize

原因：BatchSize设置的越大，带来的直接影响是BatchNorm计算出来的均值&方差会更接近训练集数据分布的真实均值&方差，从而提高正则化的效果。
Think@·2022-12-10 21:14

深度学习从入门到精通——图像分割实战DeeplabV3

DeeplabV3算法参数配置关于数据集的配置训练集参数数据预处理模块DataSet构建模块测试一下数据集去正则化模型加载模块DeepLABV3+参数配置关于数据集的配置parser=argparse.ArgumentParser
小陈phd·2022-12-10 19:51

HBU-NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

目录7.3不同优化算法的比较分析7.3.1优化算法的实验设定7.3.1.12D可视化实验7.3.1.2简单拟合实验7.3.1.3与TorchAPI对比，验证正确性7.3.2学习率调整7.3.2.1AdaGrad算法7.3.2.2RMSprop算法7.3.3梯度估计修正7.3.3.1动量法7.3.3.2Adam算法7.3.4不同优化器的3D可视化对比7.3.4.1构建一个三维空间中的被优化函数心得体
不是蒋承翰·2022-12-10 16:54

一篇博客详解朴素贝叶斯解分类问题

目录回归问题正则化Regularization分类问题—类别之间是独立的为什么不用回归解分类问题以概率的形式解分类问题抽盒机率→分类机率正态分布覆盖原理高斯分布函数极大似然估计求最优参数朴素贝叶斯法用同一个协方差三步骤模型的简化回归问题大概内容与之前的类似
尘心平·2022-12-10 16:15

NNDL 实验八 网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

目录不同优化算法的比较分析优化算法的实验设定2D可视化实验简单拟合实验与TorchAPI对比，验证正确性学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法梯度估计修正动量法Adam算法编辑不同优化器的3D可视化对比【选做题】总结ref不同优化算法的比较分析除了批大小对模型收敛速度的影响外，学习率和梯度估计也是影响神经网络优化的重要因素。神经网络优化中常用的优化方法也主要是如下两方面的改进，包括：学习率
沐一mu·2022-12-10 16:14

【NLP】一文搞懂NLP中的对抗训练

本文主要串烧了FGSM,FGM,PGD,FreeAT,YOPO,FreeLB,SMART这几种对抗训练方法，希望能使各位大佬炼出的丹药更加圆润有光泽，一颗永流传简介对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化
风度78·2022-12-10 13:17

一文搞懂NLP中的对抗训练

本文主要串烧了FGSM,FGM,PGD,FreeAT,YOPO,FreeLB,SMART这几种对抗训练方法，希望能使各位大佬炼出的丹药更加圆润有光泽，一颗永流传简介对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化
李rumor·2022-12-10 13:17

【机器学习】一文搞懂标准化，归一化，正则化

文章目录引言标准化和归一化：归一化定义：标准化定义:中心化标准化和归一化的区别与联系，使用场景联系区别适用场景：正则化总结：引言对于机器学习中的标准化，归一化和正则化的理解，一直都比较模糊，而且在许多技术书籍中
Coder_preston·2022-12-10 13:15

神经网络与深度学习(一)——机器学习基础

机器学习的三个基本要素2.2.1模型2.2.2学习准则2.2.2.1损失函数LossFunction2.2.2.2风险最小化准则2.2.3优化算法2.2.3.1梯度下降法2.2.3.2随机梯度下降法2.2.3.3小批量梯度下降法
zxxRobot·2022-12-10 08:42

神经网络——Python实现RBF 网络模型的实际应用

来源：小凌のBlog—GoodTimes|一个不咋地的博客一、正则化RBF用RBF网络解决插值问题时，基于上述正则化理论的RBF网络称为正则化网络。
小凌Candy·2022-12-10 06:19

深度学习-BN(Batch Normalization）

并且起到一定的正则化作用，几乎代替了Dropout。2.公式Input:B={x1...m};λ,β(parameterstobelearne
weixin_40826634·2022-12-10 03:56

【目标检测】ObjectDetection结构组成理解

目标检测的核心组成1.1Backbone1.2Neck1.3Head1.4总结2.目标检测其他组成部分2.1Bottleneck2.2GAP2.3Embedding2.4Skip-connections2.5正则化和
Delv_Peter·2022-12-10 02:28

Flow-based Kernel Prior with Application to Blind Super-Resolution

要解决的问题：DoubleDIP提出通过网络结构先验对核进行建模，KernelGAN提出采用深度线性网络和若干正则化损失来约束核空间。
hhh-g·2022-12-10 01:03

机器学习11支持向量机SVM(处理线性数据)

二、HardMarginSVM思想逻辑推理点到直线的距离：推论：再推：换符号替代：最大化距离：三、SoftMarginSVM和SVM正则化HardMarginSVM缺点：所以我们必须思考一个机制，四、实际使用
淅淅同学·2022-12-09 17:17
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