小批量正则化第49页

动手学深度学习（十四）——权重衰退

3.通过限制参数的选择范围来控制模型容量（复杂度）4.正则化如何让权重衰退？5.可视化地看看正则化是如何利用权重衰退来达到缓解过拟合的目的的6.为什么使用平方范数而非标准范数（欧几里得距离）？

留小星·2022-12-02 23:45

深度学习——“学习”过程中的更新方法

②为了解决过拟合的问题，引入了权值衰减、Dropout等正则化方法。③BatchNormalization方法。参数的更新“学习”的目的是为了找到使得损失函数的值尽可能小的参数，这个过程叫做最优化。

压垮草的骆驼·2022-12-02 23:45

札记:ML——权重衰减（weight decay）（L2正则化）的作用

权重衰减（weightdecay）（L2正则化）的作用引自:CSDN博主「Microstrong0305」1.权重衰减（weightdecay）L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题

轩卬·2022-12-02 23:44

深度学习：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力避免过拟合的方法有很多：earlystopping、数据集扩增（Dataaugmentation）、正则化（Regularization）包括L1、L2（L2regularization

Allen Chou·2022-12-02 23:43

深度学习之权重衰减——2020.27

一、方法权重衰减等价于范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较⼩，是应对过拟合的常⽤⼿段。我们先描述范数正则化，再解释它为何⼜称权重衰减。

慕木子·2022-12-02 23:43

深度学习——权重衰减

若已经拥有尽可能多的高质量数据，便可以将重点放在正则化上来。

_Learning_·2022-12-02 23:42

【论文精读6】MVSNet系列论文详解-CIDER

一、问题引入针对问题：还是可扩展性（scalability），即代价体构建和正则化消耗的内存资源

LiverWhles·2022-12-02 20:33

bert微调

还有一些方法也通过在训练期间采用正则化的方式来提升剪枝能力（layerdropout）。总体思想是将权重矩阵中不重要的参数设置为0，结合稀疏矩阵来进行存储和计算。

芝麻糊了517·2022-12-02 19:37

深度学习入门（六）图像分类数据集（MNIST）

深度学习入门（六）图像分类数据集（Fashion-MNIST）前言图像分类数据集（Fashion-MNIST）1获取数据集2读取小批量3整合所有组件前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用

澪mio·2022-12-02 19:27

Fashion-mnist数据的读取与保存

Fashion-mnist数据的读取与保存图像分类数据集（Fashion-MNIST）一、获取数据集1.1方法一1.2方法二二、显示数据2.1方法一2.2方法二三、保存数据四、读取小批量4.1方法一4.2

irober·2022-12-02 19:24

优化器optimizer，BGD、SGD、MBGD、NAG、AdaGrad、Adadelta、RMSProp、Adam

优化器根据优化点不一样可分为三类：基本的梯度下降法包括：批量梯度下降法BGD、随机梯度下降法SGD、小批量梯度下降法MBGD（SGD）动量优化法包括：标准动量优化法Momentum，牛顿加速度动量优化法

zhaosuyuan·2022-12-02 17:17

优化器（SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam等）

它解决了随机小批量样本的问题，但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。1.2SGDMSGDM即为SGDwithmomentum，它加入了动量机制，1986年提出。

blue_sky_wait_me·2022-12-02 17:14

常用的优化器合集

目录一、优化器二、各优化器1、梯度下降法1.1梯度下降（GD）1.2、随机梯度下降（SGD）1.3、小批量梯度下降法（MBGD）1.4传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)2、动量优化法2.1、

小wu学cv·2022-12-02 17:44

机器学习--序言

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文章目录前言序论什么是机器学习机器学习部分术语基本分类根据数据标签类型分类监督学习无监督学习半监督学习根据任务类型分类过拟合与欠拟合正则化范数为什么正则化可以缓解过拟合

happywinder--·2022-12-02 16:53

常用损失函数

/img-blog.csdnimg.cn/b0578bd884f74917bd800ec6d0ed34cd.png#pic_cente=x=600)Hingeloss—SVMRegulization(正则化

Canglang Water·2022-12-02 15:18

PyTorch 标准化操作层 (BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm))

PyTorch正则化层1.BatchNorm标准化1.1BatchNorm1d一维标准化输入：（N,C,L)N：batch的样本数量C:样本的通道数L:样本单通道的尺寸大小对于小批量数据中的每一个特征维度执行如下的标准化操作

峡谷的小鱼·2022-12-02 13:16

你想知道的特征工程，机器学习优化方法都在这了！收藏！

1.1特征归一化1.2类别型特征1.3高维组合特征的处理1.4文本表示模型1.5其它特征工程1.6特征工程脑图2.机器学习优化方法2.1机器学习常用损失函数2.2什么是凸优化2.3正则化项2.4常见的几种最优化方法

mantchs·2022-12-02 12:39

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-与学习相关的技巧

柃歌·2022-12-02 12:24

2.逻辑回归算法梳理

学习内容：1、逻辑回归与线性回归的联系与区别2、逻辑回归的原理3、逻辑回归损失函数推导及优化4、正则化与模型评估指标5、逻辑回归的优缺点6、样本不均衡问题解决办法7.sklearn参数参考资料1、西瓜书

weixin_30823683·2022-12-02 10:32

ESL第四章分类的线性方法指示矩阵线性回归/LDA和线性回归区别联系/QDA/RDA/低秩LDA与PCA&线性回归联系/IRLS/Wald和Rao score检验/L1逻辑回归、感知机/SVM

目录4.2指示矩阵(IndicatorMatrix)线性回归4.3线性判别分析4.3.1正则化判别分析RegularizedDiscriminantAnalysis(RDA)4.3.2LDA计算4.3.3

Trade Off·2022-12-02 10:30

5.3 Ridge 回归分析

参数α控制要对模型进行正则化的程度。如果α=0，那么岭回归就是线性回归。如果α非常大，那么

大桃子技术·2022-12-02 05:49

python机器学习sklearn 岭回归（Ridge、RidgeCV）

2、参数alpha：{float，array-like}，shape（n_targets）正则化强度;必须是正浮点数。正则化改善了问题的条件并减少了估计的方差。较大的值指定较强的正

weixin_34121304·2022-12-02 05:49

机器学习-正则化

5.7正则化上次我们提到模型对训练数据过度的优化拟合，使模型能够很好的对训练数据进行拟合，但却对测试数据的预测或者分类效果很差，这种状态被称为过拟合。一般过度增加函数的次数会导致过拟合的情况。

没李不邢·2022-12-02 01:19

深度学习——正则化

https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475深度学习——正则化作者

www_xuhss_com·2022-12-02 01:18

机器学习、正则化（L1正则化、L2正则化）

正则化正则化1.正则化介绍2.常见正则化方法2.10范数2.2L1范数2.3L2范数2.4q-范数小结正则化1.正则化介绍正则化(Regularization）正则化是什么？

小葵向前冲·2022-12-02 01:18

深度学习之：L1和L2正则化

为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如L1和L2正则化。但是，正则化项是如何得来的？其背后的数学原理是什么？L1正则化和L2正则化之间有何区别？本文将给出直观的解释。

樱桃小丸犊孑·2022-12-02 01:17

深度学习基础——正则化和优化

正则化正则化所有损害优化的方法都是正则化提高神经网络泛化能力L1和L2正则化提前终止Dropout数据增强L1,L2正则化L1w一范数的加和:会起到产生更加稀疏解的作用L2导数为2W,正则化就是将权重按照其大小比例缩减

无意识积累中·2022-12-02 01:16

【深度学习基础】正则化

【深度学习基础】正则化L0&L11.为什么L1范数导致稀疏解？（解答包括部分L2范数的内容）2.为什么L0和L1都可以实现稀疏，而选择L1？3.如何选择$L1$范数的参数？

two_star·2022-12-02 01:13

机器学习和深度学习中的正则化

正则化是在机器学习和深度学习中作为一种抑制过拟合的比较有效的手段之一，好的算法应该具有良好的泛化能力，即不仅要在训练集数据上表现良好，推广到未知的测试数据时，也能有良好的表现。

人如墨·2022-12-02 01:43

深度学习:正则化方法

在机器学习中，正则化是非常重要且非常有效的减少泛化误差的技术，特别是在深度学习模型中，由于其模型参数非常多且易产生过拟合。

lliming2006·2022-12-02 01:42

深度学习——正则化(一)

深度学习——正则化(一)1正则化的引入1.1正则化的基本概念机器的学习的目标在真实的情况中性能最好，一般情况下，我们使用训练集来训练学习算法，并采用损失函数来度量模型的性能。

隔壁的NLP小哥·2022-12-02 01:41

深度学习基础之正则化

文章目录概述1、正则化的定义2、正则化的理解一、正则化分析1、L2参数正则化（岭回归Ridge）2、L1参数正则化（Lasso）二、L1，L2的总结1、L1，L2正则化的选择2、总结概述1、正则化的定义

陈小虾·2022-12-02 01:10

[深度学习基础]正则化

正则化是深度学习神经网络模型在训练过程当中常用的一种手段，使用正则化处理的主要目的是给网络的损失函数加以限制，防止其在训练过程当中“失控”；其次，是为了通过降低模型的复杂度，降低模型对于数据的依赖程度，

哒哒朔·2022-12-02 01:06

【三维深度学习】多视角立体视觉模型R-MVSNet

R-MVSNet提出了一种基于递归方式的多视角重建方法，通过递归方式的代价空间正则化(costvolumregularization)来代替原本的3D代价空间，不但减少了内存消耗还提升了模型的精度和效率

hitrjj·2022-12-02 00:28

吴恩达机器学习笔记2

正则化：过拟合解决方法：1.丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征。可以是手工选择保留哪些特征，或者使用一些模型选择的算法来帮忙（例如PCA）2.正则化。保留所有的特征，但是减少参数的大小。

m0_74248994·2022-12-02 00:56

机器学习复习

的联系区别朴素贝叶斯逻辑回归和线性回归KNNKD树决策树随机森林GBDTShrinkage最小二乘法和随机森林的区别EMBaggingBoosting凸集凸函数daBoost分类回归的区别生成模型和判别模型的区别过拟合**正则化

Annntn·2022-12-01 23:21

论文翻译-Learning Deep Network Representations with Adversarially

利用对抗性正则化自编码器学习深层网络表示摘要暂时没时间整理公式，后面有时间改公式 1绪论 2准备工作 2.1自动编码器神经网络 2.2生成对抗网络 2.3网络嵌入 3途径 3.1随机生成器

An_27·2022-12-01 19:58

机器学习之线性回归原理

机器学习之线性回归原理1线性回归简介2损失函数3两种求解方法①标准方程法②梯度下降法③求解方法的选择4正则化减轻过拟合①Lasso（L1正则）②Ridge（L2正则）③Elastic-net（L1与L2

喽哥·2022-12-01 19:21

集成学习 XGBoost

XGB的优缺点二、RF,GBDT与XGB比较1)，GBDT与XGB2)，GBDT与RF区别3)，RF的优缺点三、XGBoost算法的python实现XGB相关知识模块：算法原理，损失函数，分裂结点算法，正则化

LinFengOnlyOne·2022-12-01 16:48

Improved Consistency Regularization for GANs

我们首先说明一致性正则化可以将工件引入GAN样本，并解释如何修复这个问题。然后，我们提出了几个修改一致性正则化程序的设计，以提高其性能。我们进行了广泛的实验，量化了我们的改进带来的好

weixin_37958272·2022-12-01 14:00

CONSISTENCY REGULARIZATION FOR GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

已经提出了几种用于稳定训练的正则化技术，但是它们引入了大量的计算开销，并且与现有的技术(如光谱归一化)相互作用很差。

weixin_37958272·2022-12-01 14:30

SCR-MCR：正则项， OGB榜单--清华唐杰-- 可扩展图学习

文章信息摘要研究了一致性正则化，一种广泛采用的半监督学习方法，如何帮助提高图神经网络的性能。我们重新讨论了图神经网络的两种一致性正则化方法。

Complicated__76·2022-12-01 14:29

半监督学习之MixMatch

自洽正则化（C

Natuski_·2022-12-01 14:59

半监督学习入门基础（二）：最基础的3个概念

作者：Neerajvarshney编译：ronghuaiyang来自：AI公园导读今天给大家介绍半监督学习中的3个最基础的概念：一致性正则化，熵最小化和伪标签，并介绍了两个经典的半监督学习方法。

zenRRan·2022-12-01 14:59

一致性正则化, KL散度

一致性正则ConsistencyRegularization的主要思想是：对于一个输入，即使受到微小干扰，其预测都应该是一致的。机器学习模型也应该对这种扰动具有鲁棒性。这通常通过最小化对原始输入的预测与对该输入的扰动版本的预测之间的差异来实现。可以是均方误差或KL散度或任何其他距离度量。[1]这些随机性或扰动分类如下[2]：常规的数据增强，如图像翻转，加随机噪音基于GAN时序移动平均同一模型多次预

Stdleohao·2022-12-01 14:59

【日常分享】正则化（regularization）与归一化（normalization）

目录背景正则化（regularization）归一化（normalization）参考背景在平时看文章的时候，总会看到regularization或者normalization这种词汇，有时会弄不清楚这些含义

杨小浩浩hh·2022-12-01 14:29

[半监督学习] Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and SSL

提出一种基于虚拟对抗损失的新正则化方法,虚拟对抗性损失被定义为每个输入数据点周围的条件标签分布对局部扰动的鲁棒性.与对抗训练不同,VAT方法在没有标签信息的情况下定义了对抗方向,因此适用于半监督学习.论文地址

码侯烧酒·2022-12-01 14:27

论文阅读 Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning

AdaptiveConsistencyRegularizationforSemi-SupervisedTransferLearning论文题目：自适应一致性正则化方法用于半监督迁移学习作者单位：百度大数据研究院作者

sigmoidAndRELU·2022-12-01 14:56

[总结] 半监督学习方法: 一致性正则化(Consistency Regularization)

尤其是深度学习中的神经网络,都存在几个问题:模型容易过拟合.模型在受到微小扰动(噪声)后,预测结果会受相当程度的影响.为了减少过拟合现象,典型的监督学习中会添加一个新的损失项.在半监督学习中,同样存在一种正则化方法

码侯烧酒·2022-12-01 14:26

吴恩达2022机器学习——第二部分高级学习算法第三周笔记

目录1.1决定下一步做什么（构建机器学习的实用建议）1.2模型评估1.3模型选择&交叉验证测试集的训练方法模型选择总结举例2.1通过偏差与方法进行诊断2.2正则化、偏差、方差1.1决定下一步做什么（构建机器学习的实用建议

爱敲代码的小雨·2022-12-01 13:21

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