小批量正则化第46页

【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

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类

目录深入研究鸢尾花数据集4.5.1小批量梯度下降法4.5.1.1数据分组4.5.2数据处理4.5.2.2用DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4完善Runner类4.5.5模型训练4.5.6

冰冻胖头鱼·2022-12-09 16:53

NNDL 实验八网络优化与正则化（1）小批量梯度下降法

网络正则化：通过案例和可视化对ℓ1和ℓ2正则化、权重衰减、暂退法等网络正则化方法进行分析和对比，展示它们的效果。提醒在本书中，对《神经网络与深度学习》中一些术语的翻译进行修正。

HBU_David·2022-12-09 16:48

NNDL 实验八网络优化与正则化（3）不同优化算法比较

目录7.3.1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【选做题】心得体会：参考博客除了批大小对模型收敛

AI-2 刘子豪·2022-12-09 16:11

tensorflow2.0学习笔记

tensorflow2.0学习笔记正则化缓解过拟合正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给w加权值，弱化了训练数据的噪声（一般不正则化b）loss=loss(y与y_)+REGULARIZER∗loss

奋斗的西瓜瓜·2022-12-09 15:48

DeepLearning神经网络学习笔记(一)

三个要素2.1模型2.1.1判别模型和生成模型2.1.2概率模型和非概率模型2.2学习准则2.2.1损失函数2.2.2风险最小化准则2.3优化算法2.3.1梯度下降法2.3.2随机梯度下降法2.3.3小批量梯度下降法

计算机系伪文青·2022-12-09 14:57

机器学习思维导图（基于sklearn）

机器学习算法分类机器学习开发流程特征工程数据集特征工程介绍分类算法sklearn转换器和估计器K-近邻算法模型选择与调优朴素贝叶斯算法决策树集成学习方法之随机森林回归与聚类算法线性回归过拟合与欠拟合带有L2正则化的线性回归

Gavid-jh·2022-12-09 13:10

机器学习算法基础5-线回归与岭回归

最小二乘法之梯度下降3.sklearn线性回归正规方程、梯度下降API4.线性回归案例-波士顿房价数据集分析5.回归性能评估6.LinearRegression与SGDRegressor评估7.过拟合与欠拟合8.正则化二

哎呦-_-不错·2022-12-09 13:15

机器学习算法: 岭回归算法

+knx^n有很多高次幂的复杂线性方程的组合.要在两者之间找一个折中的解决方案,就是岭回归算法.岭回归算法会将过拟合的高次幂函数正则化,从而得到折中的曲线.欠拟合欠拟

__万波__·2022-12-09 13:11

【机器学习04】岭回归

包括少数异常样本在内的全部训练数据都会对最终模型参数造成程度相等的影响，异常值对模型所带来影响无法在训练过程中被识别出来岭回归(Ridge回归):在模型迭代过程所依据的代价函数中增加了正则惩罚项（L2范数正则化

执志@☆飞扬か·2022-12-09 13:10

（最优化理论与方法）第六章无约束优化算法-第二节：梯度类算法

文章目录一：梯度下降法（1）梯度下降法概述（2）梯度下降法求解步骤（3）Python实现（4）常见梯度下降算法A：全梯度下降算法（FGD）B：随机梯度下降算法（SGD）C：小批量梯度下降算法二：Barzilai-Borwein

快乐江湖·2022-12-09 13:34

MobileNet v1神经网络剖析

【分组卷积可以减少参数量、且不容易过拟合（类似正则化）】_马鹏森的博客-CSDN博客_convgroupsPytorchMobileNetV1学习_DevinDong123的博客-CSDN博客1为什么使用

benben044·2022-12-09 13:33

全梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法、随机平均梯度下降算法、梯度下降算法总结

Fullgradientdescent，FGD）随机梯度下降算法（Stochasticgradientdescent，SGD）随机平均梯度下降算法（Stochasticaveragegradientdescent，SAGD）小批量梯度下降算法

learning-striving·2022-12-09 12:06

AI基础：线性回归及其最小二乘法和梯度下降法详细推导与代码示例

主要是回忆一下最小二乘和梯度下降文章目录什么是线性回归线性回归能做什么线性回归一般表达式如何计算（学习）参数w，b求解损失函数最小化L时w和b值的方法：最小二乘法代码实现求解损失函数最小化L时w和b值的方法：梯度下降法代码实现多项式的回归代码实现过拟合、欠拟合、正则化什么是线性回归线性

小明同学YYDS·2022-12-09 12:03

ur机械臂控制器_Universal Robots UR10 机械臂

优傲机器人移动的灵活和敏捷性，几乎可以使任何手工作业，诸如小批量生产和转换产品类型，迅速实现自动化。2.协作与安全现在，使用优傲机器人可以把工人从骯脏、危险、乏味和容易造成伤害的工作中解放出来。

weixin_39961636·2022-12-09 11:38

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第三周）

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第三周）决定接下来该做什么模型评估模型选择和训练/交叉验证/测试集通过偏差和方差进行诊断正则化和偏差/方差制定一个用于性能评估的基准学习曲线（修订）决定下一步做什么偏差

Ys能保研·2022-12-09 10:21

pytorch基础操作(三)梯度下降(小批量)计算线性回归

1、线性模型线性假设是指⽬标（房屋价格）可以表⽰为特征（⾯积和房龄）的加权和，如下⾯的式⼦：price=warea·area+wage·age+b.其中:warea和wage称为权重（weight），权重决定了每个特征对我们预测值的影响。b称为偏置（bias）、偏移量（offset）或截距（intercept）。偏置是指当所有特征都取值为0时，预测值应该为多少。1、线性模型公式表示第一种方式:第二

undo_try·2022-12-09 07:16

CS231n-Lecture6:训练神经网络 part I

DataPreprocessing）均值减法归一化权重初始化（WeightInitialization）陷阱：全零初始化小随机数初始化Xavier初始化对比实际操作批量归一化（BatchNormalization）BN总结正则化方法

二叉树不是树_ZJY·2022-12-09 07:45

再读线性回归 Linear Regression (最小二乘法)

最小二乘法在前两篇博客再读线性回归LinearRegression和再读线性回归LinearRegression(过拟合问题)中，我分别简单的回顾了线性回归的基本思路（即梯度下降），以及线性回归缓解过拟合问题的方式（即正则化

chikily_yongfeng·2022-12-09 04:11

TensorFlow框架中batch、batch_size、iteration、step和epoch间的关系与意义

1、定义与关系batch（批）：batch源自小批量随机梯度下降算法（mini-batchSGD）中，每次更新迭代模型参数时仅使用全部训练集样本中的一小部分，这部分被使用的样本数据叫做一个batch。

HadesZ~·2022-12-08 22:57

L1、L2正则化以及smooth L1 loss

一、L1、L2正则化当样本特征很多，而样本数相对较少时，学习过程很容易陷入过拟合。为了缓解过拟合问题，可以对损失函数加入正则化项。正则化项中的Lp范数有很多，常见的有L1范数和L2范数。

一件迷途小书童·2022-12-08 21:14

机器学习03|万字：正则化【详解及jupyter代码】

文章目录RegularizedLogisticRegression1.导入Python库2.知识回顾--过拟合问题分析正则化(Regularization)：非常有效的方法，可大幅度降低方差（增加偏差）

湘粤Ian·2022-12-08 19:40

实验报告——使用SVM实现手写数字识别

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

最伟大的伯纳乌7号·2022-12-08 17:34

无监督学习

系列文章目录第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11

Oracle中文开发者社区·2022-12-08 16:45

NNDL 实验3 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

喝无糖雪碧·2022-12-08 11:34

CS231n Lecture 3:损失函数和优化

正则化：正则化策略：可

weixin_34007020·2022-12-08 11:56

CS231n-Lecture3:损失函数和优化（Loss Functions and Optimization）

损失函数和优化线性分类（Linearclassification）从图像到标签分数的参数化映射线性分类器的理解损失函数多类支持向量机（MulticlassSVM）正则化实现过程Softmax分类器SVM

二叉树不是树_ZJY·2022-12-08 11:54

【机器学习】一文读懂机器学习常用损失函数

模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的Φ是正则化项（reg

小哥哥th·2022-12-08 11:22

【cs231n】lecture 3损失函数和优化

文章目录3.1损失函数多分类SVM（SupportVectorMachine）正则化SoftmaxClassifier(MultinomialLogisticRegression)3.2优化（Optimization

Tra_cy·2022-12-08 11:52

优化器：SGD ＞ Momentum ＞ AdaGrad ＞ RMSProp ＞ Adam

目录SGD随机梯度下降momentumAdaGradRMSPropSGD随机梯度下降在这里SGD和min-batch是同一个意思，抽取m个小批量（独立同分布）样本，通过计算他们平梯度均值。

superjfhc·2022-12-08 08:05

西瓜书第六章支持向量机

文章目录一、间隔与支持向量二、对偶问题三、核函数原理四、软间隔和正则化一、间隔与支持向量西瓜书讲的太复杂了其实总的知识点个人认为上图就可以概括。

欢桑·2022-12-08 08:00

论文：Network Slimming----阅读笔记

方法是将L1正则化施加到BN层的缩放因子上，L1正则化推动BN层的缩放因子趋向于零，因为每一个缩放因子都和一个特定的CNN卷积通道（或者全连接层的一个神经元）相关联，这样就能够鉴别出不重要的

GeneralJing·2022-12-08 08:49

网络模型剪枝-论文阅读-Network Slimming

简单来说，这篇论文的剪枝方式是，给每个通道加上权重，在训练的过程中使用L1正则化对通道权重进行稀疏化，然后对于最终通道权重低于阈值的通道剪枝，最后重新训

AManFromEarth·2022-12-08 08:47

深度学习模型训练之炼丹心得

停掉所有的花里胡哨，例如正则化和数据增强。如果是微调模型，请仔细检查数据预处理，确保它与原始模型的训练格式相同。验证输入数据是否正确。

千草幽幽·2022-12-08 06:12

sklearn学习笔记9：逻辑回归

linear_model.LogisticRegression①penalty&Cpenalty：可以输入‘l1’或‘l2’来指定使用哪一种正则化方式，不填写默认‘l2’。

奔跑的蜗牛君666·2022-12-08 06:37

动手学深度学习（二十四）——公式详解ResNet

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗（用GPU集群去怼）模型容易过拟合（扩大数据集、Droupout、批量归一化、正则化、初始化参数调整等等方法）梯度消失/梯度爆炸问题的产生（

留小星·2022-12-08 02:44

Adversarial training for multi-context joint entity and relation extraction 论文笔记

Adversarialtrainingformulti-contextjointentityandrelationextractionAbstract对抗训练是一种正则化方法，通过对模型的输入增加微小而持久的扰动从而提高模型的鲁棒性

羽_羊·2022-12-08 02:25

动手学深度学习TF2.0第三章

2.模型训练1训练数据2定义损失函数3优化算法这里注意小批量随机梯度下降这段话注意第一句话33.1.2.2矢量计算表达式主要介绍了矢量计算的有效性3.2线性回归的从零开始实现%matplotlibinlineimporttensorflowastffrommatplotlibimportpyplotaspltimportrandom

Cv_Terry·2022-12-07 22:19

Tensorflow框架——keras.layers 各种网络层介绍

参数介绍1.2代码示例keras的重要网络层：核心层（CoreLayer）是构成神经网络最常用的网络层的集合，包括：全连接层、激活层、丢弃层、扁平化层、重构层、排列层、向量反复层、Lambda层、激活值正则化层

谜底是你_·2022-12-07 20:52

神经网络中的Regularization和dropout

本文主要讲解神经网络中的正则化（Regularization）和Dropout，都是用了减小过拟合。正则化在机器学习领域中很重要。主要针对模型过拟合问题而提出来的。本文是观看麦子学院的视频整理而来。

这孩子谁懂哈·2022-12-07 18:55

机器学习——05 Logistic回归

目录1.LR基础1.1逻辑回归正则化2.线性逻辑回归代码实现2.1梯度下降法python实现2.2skleran库python实现3.非线性逻辑回归代码实现3.1梯度下降法python实现3.2skleran

平行世界里的我·2022-12-07 17:23

深度学习笔记（八）—— 正则化[Regularization]

下面介绍几种可以控制神经网络的容量以防止过拟合（overfitting）的方法：1.L2regularization L2正则化可能是最常见的正则化形式。

zeeq_·2022-12-07 17:22

深度神经网络轻量化_正则化对深度神经网络的影响

深度神经网络轻量化介绍(Introduction)Inthiseraoftheinformationsuperhighway,theworldaroundusischangingforgoodanditwouldnotbeanoverstatementtosaythatDeepLearningisthenexttransformation.DeepLearningisasetofpowerfulm

weixin_26632369·2022-12-07 17:21

神经网络正则化方法——Dropout

前言随着发展，深度神经网络的结构越来越复杂，学习能力也相应提高。我们当然会觉得神经网络的学习能力越强越好，这样才能解决一些棘手问题。但对于有限的训练数据，由于强大的学习能力，神经网络会把训练集中的特征照单全收（尽管其中有些特征包含着噪音，或有些特征仅在训练集中出现），完美地拟合训练数据。由于训练集或多或少会存在一些噪音，而且无法保证训练集能够准确反映样本的真实分布，所以在训练集上的过分拟合会造成神

夏树让·2022-12-07 17:18

全面讨论泛化 (generalization) 和正则化 (regularization) — Part 1

Physics-informedML模型泛化能力，是设计和评估一个机器学习or深度学习方法时无比重要的维度，所以我想通过一系列文章，与大家全面地讨论机器学习和深度学习中的泛化（generalization）/正则化

PaperWeekly·2022-12-07 17:42

神经网络正则化方法

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。

Xwei1226·2022-12-07 17:42

改善深层神经网络第一周-Regularization（正则化）

RegularizationWelcometothesecondassignmentofthisweek.DeepLearningmodelshavesomuchflexibilityandcapacitythatoverfittingcanbeaseriousproblem,ifthetrainingdatasetisnotbigenough.Sureitdoeswellonthetrainin

bxg1065283526·2022-12-07 17:42

神经网络中的正则化

1.Logisticregression2.Neuralnetwork“Frobeniusnorm”3.inverteddropoutAddingregularizationwilloftenhelpTopreventoverfittingproblem(highvarianceproblem).1.Logisticregression回忆一下训练时的优化目标函数minw,bJ(w,b),w∈Rn

lankuohsing·2022-12-07 17:41

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