小批量正则化第47页

吴恩达机器学习ex5:偏差和方差

吴恩达机器学习作业五：偏差和方差知识点回顾：在本练习中，您将实现正则化线性回归，并使用它来研究具有不同偏差方差特性的模型。

wssssang·2022-12-07 16:39

吴恩达机器学习ex5 python实现

正则化线性回归这一部分，我们需要先对一个水库的流出水量以及水库水位进行正则化线性归回。

枸杞仙人·2022-12-07 15:07

《动手学深度学习》第二天

之前看论文的时候就见过损失函数这个名词，这一次真正了解了它的定义，在优化算法中，注意到解析解和数值解两种，其中数值解的优化算法，常用的是小批量随机梯度下降，这也是在读论文的过程中，遇到过的。

打着灯笼摸黑·2022-12-07 15:29

第06周:吴恩达机器学习课后编程题ex5方差偏差——Python

在本练习中，您将实现正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差特性的模型。

MANDYBOOM·2022-12-07 15:52

深度学习与计算机视觉系列(7)_神经网络数据预处理，正则化与损失函数

寒小阳·2022-12-07 12:49

总结神经网络中的正则化方法

正则化与过拟合在论文中，正则化用“regularization”表示，那为什么需要正则化呢？

发呆的半生少年·2022-12-07 12:48

qq_409992227·2022-12-07 12:16

算法实习准备之三：（优化方法）梯度下降/正则化(过拟合)/激活函数

算法实习准备之三机器学习算法复习（一）深度学习的优化深度学习优化的困难和挑战梯度爆炸梯度消失梯度下降的基本方法批梯度下降BGD随机梯度下降SGD动量法Momentum自适应学习率算法AdagradAdam自适应矩估计正则化过拟合

雾容·2022-12-07 12:14

【Tensorflow学习二】神经网络优化方法学习率、激活函数、损失函数、正则化

文章目录预备知识tf.wheretf.random.RandomState.rand()返回一个[0,1)之间的随机数np.vstack()将数组按照垂直方向叠加np.mgrid[]np.ravel()np.c_[]一起使用可以生成网格坐标点复杂度、学习率复杂度指数衰减学习率激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLu激活函数LeakyReLu激活函数损失函数均方误差交叉熵损失函数自定义

Chen的博客·2022-12-07 12:12

Lasso线性回归学习笔记（公式与代码实现）

目录Lasso线性回归学习笔记（公式与代码实现）1为什么要在线性回归中引入正则化项（简介）2常见正则化项3损失函数图像与正则化之后的图像3.1损失函数图像3.2加了L~1~正则项之后的损失函数图像4L~

尼古拉卡车斯基·2022-12-07 10:48

第8章注意力机制与外部记忆

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

zaiziwamei·2022-12-07 10:47

第9章无监督学习

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

zaiziwamei·2022-12-07 09:41

tensorflow（5）过拟合

回归问题（连续问题）：离散问题2.防止过拟合的方法方法1.增加数据集方法2.正则化方法：在代价函数后添加一个正则项（减小网络一种复杂程度

SL1109·2022-12-07 09:05

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第一课第三周）

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第一课第三周）动机与目的逻辑回归决策边界逻辑回归中的代价函数逻辑回归损失函数的定义逻辑回归损失函数的理解逻辑回归代价函数的定义实现梯度下降过拟合问题过拟合定义解决过拟合正则化正则化工作原理用于线性回归的正则化方法用于逻辑回归的正则化方法动机与目的只有两个可能输出的分类问题成为二元分类

Ys能保研·2022-12-07 07:09

2022吴恩达机器学习课程——第一课

吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】文章目录第一周一、监督学习与无监督学习二、线性回归三、梯度下降第二周一、向量化二、特征缩放第三周一、逻辑回归二、训练逻辑回归模型三、逻辑回归中的梯度下降四、正则化第一周一

now_try_·2022-12-07 07:37

Logistic回归及其python代码实现

导录：引言引入sigmoid函数二元逻辑回归的损失函数梯度下降法求损失函数极小值python实现logistics回归逻辑回归的正则化逻辑回归的优点和缺点小结参考引言逻辑回归从名字上看起来是回归问题，但其是机器学习中的一种分类模型

化石草·2022-12-07 06:03

跨域推荐（一）Cross-Domain Recommendation, An Embedding and Mapping Approach （IJCAI-17）

这时源领域的知识在目标领域充当先验或正则化项的作用（不是我说的，我负责翻译哈，错了别打我）。作者说方法的核心是确定哪些知识可以被迁移过去，但笔者觉得还有一个重点就是如何迁移。2

wangyp946·2022-12-07 06:57

另一种正则化方法：Drop-Out

Dropout简介1.1在2012年，Hinton在其论文《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors》中提出Dropout。当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。在2012年，Alex、Hinton在其论文《Ima

Zachos·2022-12-07 06:55

【论文简述】 Point-MVSNet：Point-Based Multi-View Stereo Network（ICCV 2019）

一、论文简述1.第一作者：RuiChen、SongfangHan2.发表年份：20193.发表期刊：ICCV4.关键词：MVS、深度学习、点云、迭代改进5.探索动机：很多传统方法通过多视图光度一致性和正则化优化迭代更新

华科附小第一名·2022-12-07 05:12

【深度学习】——过拟合的处理方法

训练集、测试集、验证集区别测试集与验证集的区别三、产生过拟合的原因1、样本方面2、模型方面四、避免过拟合的方法1、样本方面1）增加样本量2）样本筛选（特征降维、特征选择）3）归一化数据样本2、模型方法1）正则化

有情怀的机械男·2022-12-07 01:34

如何解决过拟合/欠拟合

文章目录前言过拟合过拟合出现原因解决方法1.正则化方法2.交叉验证3.Earlystopping4.数据集扩充5.Dropout欠拟合欠拟合出现原因常见解决方法参考文章前言机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合

步步咏凉天·2022-12-07 01:34

深度学习--解决模型过拟合的问题

2.减小网络大小3.添加权重正则化4.添加dropout正则化（丢弃一些输出数据）三、实战操作减低过拟合1.减小网络大小2.添加权重正则化3.添加dropout正则化一、过拟合1.什么是过拟合你刚开始训练出来的模型是不是在留出的验证数据上的性

马里奥w·2022-12-07 00:32

计算ln_BN，LN，IN，GN都是什么？不同归一化方法的比较

但是，在一些情况下，我们不得不满足于小批量:当每个数据样本高度消耗内存时，例如视频或高分辨率图像当我们训练一个很大的神经网络时，它只留下很少的GPU内存来处理数据因此，我们需要BN的替代品，它能在小批量下很

hateful harmful·2022-12-06 18:35

《动手学》-BN层,BN与LN区别

通过小批量的减均值除方差，将分布固定在0

暄染落墨·2022-12-06 18:03

pytorch动手深度学习的笔记[三]

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。

哈喽2020·2022-12-06 15:57

机器学习——回归算法

误差大小）最小二乘法之正规方程（不做要求）最小二乘法之梯度下降（理解过程）sklearn线性回归方程、梯度下降API正规方程梯度下降案例回归性能评估过拟合与欠拟合欠拟合原因及解决办法过拟合原因及解决方法L2正则化岭回归

非零因子·2022-12-06 14:07

机器学习——评估和改进学习算法

Luo_LA·2022-12-06 14:33

APS系统六大要素是什么？企业导入APS（高级生产计划与排程）有哪些好处？

中小企业的生产特点为多品种、小批量。对于多品种、小

weixin_45414340·2022-12-06 14:59

用scikit-learn学习线性回归和Ridge回归

scikit-learn库可完成线性回归求得模型系数，Ridge回归进行正则化。

海马有力量·2022-12-06 12:56

监督学习框架

一句话概述：不断调整的，被泛化了的，寻优模型系统二、监督学习框架图二、监督学习要素1、经验误差与泛化误差：衡量模型的准确率2、验证误差与测试误差：衡量模型训练的好坏2、超参数（牵狗绳）：控制参数的参数3、正则化

Li_yi_chao·2022-12-06 12:09

吴恩达《机器学习》笔记

第一章Introduction第二章单变量线性回归第三章线性代数复习第四章多元线性回归第六章逻辑回归/对数几率回归第七章正则化第八章神经网络：表示第九章神经网络：学习第十章应用机器学习的建议第十一章机器学习

肥胖边缘疯狂蹦迪·2022-12-06 12:54

机器学习——拟合神经网络参数

09.拟合神经网络参数代价函数衡量预测值与真实值差异的函数在神经网络中，每一个神经元都有代价函数和正则化函数，以此进行反向传播，减小误差值反向传播算法为了求损失函数对每个需要更新的参数的偏导，让代价函数最小化得出误差后返回隐藏层的偏导函数

荒野的雄狮·2022-12-06 11:01

卷积神经网络人脸特征提取,cnn卷积神经网络模型

目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。

普通网友·2022-12-06 10:47

深度学习---确保每次训练结果一致的方法

在神经网络中，最常见的随机性包含以下几个地方：初始化的随机性，比如权值正则化的随机性，比如dropout层的随机性，比如词嵌入最优化的随机性，比如随机优化解决方案：设置随机数字生成器的种子1）设置Torch

L888666Q·2022-12-06 07:20

【分组卷积可以减少参数量、且不容易过拟合（类似正则化）】

关于Conv2d的用法先看以下链接：Conv2d_马鹏森的博客-CSDN博客注意：首先需要知道的是groups的值必须能整除in_channels和out_channels前置知识：卷积参数量的计算公式是：（输入通道数*输出通道数*k^2）/groups历史由来：groupconv最早出现在AlexNet中，因为显卡显存不够，只好把网络分在两块卡里，于是产生了这种结构；Alex认为groupcon

马鹏森·2022-12-06 00:09

机器学习入门-西瓜书总结笔记第六章

西瓜书第六章-支持向量机一、间隔与支持向量二、对偶问题三、核函数四、软间隔与正则化五、支持向量回归六、核方法总结一、间隔与支持向量粗实线这个划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未来示例的泛化能力最强在样本空间中

一入材料深似海·2022-12-05 22:54

python中tensor与variable_Pytorch基本变量类型FloatTensor与Variable用法

floattensor还包含有梯度信息pytorch中的dochi给出一些对于floattensor的基本的操作，比如四则运算以及平方等(链接)，这些操作对于floattensor是十分的不友好，有时候需要写一个正则化的项

weixin_39922476·2022-12-05 18:21

随机森林降维matlab代码,在随机森林之前降维的PCA

由于RF本身已经在没有假设线性的情况下执行了良好/公平的正则化，所以它不一定是优势。也就是说，我发现自己两周前为R写了一个PCA-RF封装器。

weixin_39848953·2022-12-05 18:36

如何绘制神经网络结构图,如何设计神经网络结构

在训练神经网络的时候，使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合、使用滑动平均模型来使得最终的模型更加健壮。

普通网友·2022-12-05 14:22

机器学习——算法性能（误差）改进及调参技巧

例如，我们使用正则化的线性回归去预测房子的价格，其代价函数定义为;J(θ)=12m[∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2+λ∑j=1mθj2]J\left(\boldsymbol{\theta}\

农夫三犭·2022-12-05 13:57

机器学习（上）-如何对模型超参数进行调参

比如：岭回归对线性回归的优化在于在线性回归的损失函数中加入L2正则化项从而牺牲无偏性降低方差。但是，在L2正则化中参数λ\lambdaλ应该选择多少？是0.01、0.1、还是1？

꧁ᝰ苏苏ᝰ꧂·2022-12-05 13:27

吴恩达机器学习作业Python实现(四)：神经网络(反向传播)

目录神经网络可视化数据模型表示前向传播展开参数数据编码转化代价函数初始化参数正则化代价函数反向传播Sigmoid的梯度函数随机初始化反向传播梯度检测正则化神经网络参数优化可视化隐含层参考文章神经网络上一次练习中

Hyxx.·2022-12-05 13:23

【深度学习】吴恩达深度学习-Course2改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-第二周优化算法作业

视频链接：【中英字幕】吴恩达深度学习课程第二课—改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化参考链接：【中英】【吴恩达课后测验】Course2-改善深层神经网络-第二周测验吴恩达deeplearning.ai

passer__jw767·2022-12-05 13:48

全连接神经网络的优化

根据参数的范数来衡量3.损失函数3.1Softmax3.2交叉熵损失3.3交叉熵损失和多类支撑向量机损失4.梯度下降优化4.1动量法4.2自适应梯度法4.3Adam5.批归一化6.过拟合与欠拟合7.应对过拟合7.1L2正则化

三木小君子·2022-12-05 13:43

一文看懂训练集loss与测试集loss关系

trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络仍在学习;trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络过拟合;（maxpool或者正则化）trainloss趋于不变，testloss

LN烟雨缥缈·2022-12-05 11:46

神经网络模型训练集和测试集loss不下降原因汇总

常用的初始化方案有全零初始化、正态分布初始化和均匀分布初始化等，合适的初始化方案很重要，之前提到过神经网络初始化为0可能会带来的影响正则化问题。

十三吖·2022-12-05 10:09

【torch.utils.data】 Dataset和Dataloader的解读和使用

而Dataloader则是在Dataset的基础上将其包装为一个可迭代对象，以便我们更方便地（小批量）访

zyw2002·2022-12-05 10:40

[2022]李宏毅深度学习与机器学习课程内容总结

[2022]李宏毅深度学习与机器学习课程内容总结课程感受第一讲必修ML的三个步骤第一讲选修深度学习发展趋势反向传播从线性模型到神经网络为什么要用正则化技术为什么分类是用交叉熵损失函数而不是SquareErrorDiscriminativeVsGenerative

走走走，快去看看世界·2022-12-05 10:36

分类算法——Logistic回归

其中cost：y=1时；代价为0；表明如果真实值是1，然而却预测0，那么代价cost就会无穷大；相反y=0时（图像反过来），如果真实值是0，然而却预测1，那么cost就会无穷大；Logistic回归的正则化过拟合

别再这样·2022-12-05 09:10

机器学习知识总结——过拟合和欠拟合

扩大数据集进行正则化(L1正则或者L2正则等)采用合适的模型(控制模型的复杂度)Earlystopping(

小夏refresh·2022-12-05 07:29

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