小批量正则化第5页

数据挖掘模糊聚类

fromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.clusterimportDBSCAN#聚类fromsklearnimportpreprocessing#数据预处理的功能，包括缩放、标准化、正则化等

亖嘁·2024-01-01 07:51

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

调参

数据量往往不够，因此需要通过裁剪2数据预处理，pca，normalization，whiten3初始化权重Xavier和偏置constant4激活函数sigmoid，tanh，relu5学习率6dropout7正则化避免过拟合

writ·2023-12-31 15:29

nndl 作业12 优化算法2D可视化

1.被优化函数SGD算法SGD又称为随机梯度下降算法，用于求解损失函数最小值，对于SGD而言，每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的，其函数图像与真实

szf03·2023-12-31 06:51

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

该算法通过随机选取小批量样本的梯度均值来更新模型参数，每次迭代使用的是随机梯度，即从全局最优解开始，以一

.Hypocritical.·2023-12-31 06:51

竞赛保研基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价

iuerfee·2023-12-31 06:05

连续语义分割（CSS）24种最新经典方法汇总，包含数据回放、自监督、正则化等5个细分方向

连续语义分割（CSS）是计算机视觉中的一个新兴领域，其基本任务是在某一时刻学习预测特定类别的图像分割，并在随后需要的时候连续增加学习类别的数量，同时保持对已有类别的分割能力。这个过程中需要解决的主要挑战包括灾难性遗忘和语义漂移。为解决以上问题，我们根据是否需要存储旧数据，将当前的CSS分为基于回放的方法和不依赖旧数据的方法2大类。我这次就从这两类入手，帮同学们整理了24种连续语义分割方法，并且细分

深度之眼·2023-12-31 02:42

正则化的理解

我们总会在各种地方遇到正则化这个看起来很难理解的名词，其实它并没有那么高冷，是很好理解的首先，从使用正则化解决了一个什么问题的角度来看：正则化是为了防止过拟合，进而增强泛化能力。

听话的耳背少年·2023-12-30 21:35

正则化（regularizaiton）

1.正则化定义修改学习算法，使其降低泛化误差(generalizationerror)而非训练误差。最新定义：旨在更好实现模型泛化的补充技术，即在测试集上得到更好的表现。

执笔仗剑天涯·2023-12-30 21:05

正则化的具体理解

对于正则化，个人很不明白其具体的含义，直到今天，我突然对正则化有了一些顿悟，用来跟大家分享。

liuruo123·2023-12-30 21:34

带你完全读懂正则化（看这一篇就够了）

学习目标目标什么是正则化？为什么需要正则化？什么是过拟合？了解L1,L2正则化知道Droupout正则化的方法了解早停止法、数据增强法的其它正则化方式总结什么是正则化？

唐宋宋宋·2023-12-30 21:33

正则化：优化模型的秘密武器

正则化：优化模型的秘密武器大家好，我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！今天，让我们一同深入探讨机器学习中的重要主题——正则化。

虫小宝·2023-12-30 20:05

强化学习的优化策略PPO和DPO详解并分析异同

这个目标函数通常包括一个期望回报的项，以及可能的正则化项（如熵）来鼓励探索。

samoyan·2023-12-30 19:21

机器学习系列11：减少过拟合——L1、L2正则化

加百力·2023-12-30 18:04

最大后验概率法

因此，MAP估计可以看作ML估计的正则化方法。对于，ML估计为：而MAP估计为：显然，如果先验分布是个常数，和相等。如果后验分布的模可以以封闭的数学形式给出（比如使用共轭先验时

一碗姜汤·2023-12-30 13:04

人工神经网络之关于正则化

人工神经网络中的正则化探索提高人工神经网络性能的方法已经成为当前人工智能领域的热门话题。正则化作为一种优化技术，被广泛应用于神经网络模型训练中。

Cc.Y·2023-12-30 09:40

（2023|ACM，风格迁移，调制网络，内容和风格正则化）ControlStyle：使用扩散先验生成文本驱动的风格化图像

Text-DrivenStylizedImageGenerationUsingDiffusionPriors公众：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.方法1.1背景1.2ControlStyle1.3扩散正则化

EDPJ·2023-12-30 08:26

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

我们已经知道通过L1正则化和SBS算法可以用来做特征选择。我们还可以通过随机森林从数据集中选择相关的特征。

加百力·2023-12-30 07:58

机器学习系列12：减少过拟合——降维（特征选择）

对于不支持正则化的模型来说，我们可以通过降低数据的特征维度来减小模型复杂度，从而避免过拟合。有两种降维方法：特征选择（featureselection）：从原始特征集中选择一部分特征子集。

加百力·2023-12-30 07:32

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p2AlexNet网络

《pytorch图像分类》p2AlexNet网络基础及代码一、零碎知识点1.过拟合2.使用dropout后的正向传播3.正则化regularization4.代码中所用的知识点二、总体架构分析1.ReLU

失舵之舟-·2023-12-30 05:33

模型剪枝算法——L1正则化BN层的γ因子

ICCV在2017年刊登了一篇经典论文《LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming》。在神经网络的卷积操作之后会得到多个特征图，通过策略突出重要的特征达到对网络瘦身的目的。在该论文中使用的剪枝策略就是稀疏化BN层中的缩放因子。BatchNorm的本质是使输入数据标准化，关于0对称，数据分布到一个量级中，在训练的时候有利于

thetffs·2023-12-29 20:05

L1范数，L2范数，L2,1范数（向量范数、矩阵范数、正则化）

参考文章如下：https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305一、范数定义一般常用范数来衡量向量，向量的Lp范数定义为：Lp范数示意图：从图中可以看出，p的取值在[0,1)之间，范数不具有凸性，实际优化过程中，无法进行，

ᝰꫛꪮꪮꫜ hm·2023-12-29 11:08

深度学习 | 常见问题及对策（过拟合、欠拟合、正则化）

1、训练常见问题1.1、模型架构设计关于隐藏层的一个万能近似定理：UniversalApproximationTheorem：一个具有足够多的隐藏节点的多层前馈神经网络，可以逼近任意连续的函数。（Cybenko,1989）——必须包含至少一种有挤压性质的激活函数。1.2、宽度/深度1.3、过拟合Overfitting：模型在训练数据上表现良好，在测试数据上不佳泛化能力：训练后的模型应用到新的、未知

西皮呦·2023-12-28 22:36

常用线性回归算法类库简介

LinearRegressionLinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归；Ridge由于LinearRegression没有考虑过拟合的问题，有可能导致泛化能力较差，这时损失函数可以加入正则化项

小T数据站·2023-12-28 11:28

大模型的实践应用14-大语言模型的分布式训练并行策略，(数据、模型、张量)并行的原理介绍

数据并行是指将训练数据划分为多个小批量，然后将这些小批量分配给不同的计算设备进行并行处理。

微学AI·2023-12-28 11:12

linux运维的面试题一

1.小批量设备，使用U盘安装（调整bios参数从U盘启动）2.大批量设备搭建PXE装机系统，从网络批量安装（调整网络启动项，从网络启动）3.进程和线

藻头男·2023-12-27 21:15

机器学习笔记八：Matlab实现神经网络的手写数字识别

OctaveCode需要解决的问题（3个）:1.数据加载及可视化1.1displayData.m2.参数加载3.基于前向传播算法计算代价4.正则化4.1nnCostFunction.m5.梯度下降函数5.1sigmoid.m5.2sigmoidGradient.m6

Amyniez·2023-12-26 08:20

通过FCN模型实现图像分割（Python篇+代码）

使用深度神经网络的原因是神经网络是一种多层的、可训练的模型，这样的话，它就能对图像中的甲状腺结点起到分类效果，且通过一定量的正则化训练，神经网络的性能也将愈加优异，对图像的分类也更加精准

CleloGauss·2023-12-25 20:31

【论文解读】终生学习LLL-正则化方法：Memory Aware Synapses

一、简介AMS可以在无监督和在线学习中计算网络参数的重要性。给与新数据可以计算出网络参数的特征重要性，基于模型数据的L2范数的平方，其参数的梯度反应新数据预测的敏感性，将其作为权重，让其保守变化，提高模型的泛化能力和减少模型的复杂度。首次将基于未标记数据的参数重要性调整网络需要（不要）忘记的内容的能力，这可能会因测试条件而异。二、重要贡献提出AMS我们展示了MAS的局部变体是如何与Hebbian学

Scc_hy·2023-12-25 10:09

人生任意门，不如创业去，中小企业如何策划上市？

第二，采取多品种小批量的进货策略，避免占用资金太多，找到最盈利产品后，再逐步放弃销路不畅的产品，这就是考验资金周转能力。第三，创业者应该能够看懂资产负债表和损益表，重视关注现金流，就是

去图书馆好运来·2023-12-25 02:21

【机器学习】liblinear库使用说明（翻译）

LIBLINEAR是一个简单的软件包，用于解决大规模正则化线性分类、回归和异常检测问题。

十年一梦实验室·2023-12-25 01:35

【最优传输论文笔记一】Optimal Transport for Domain Adaptation

前言在本文中，提出了一个正则化的无监督最优传输模型来执行源域和目标域的表示对齐。学习了一个匹配两个概率密度函数（PDF）的传输计划，它约束源域中同一类的标记样本在传输过程中保持接近。

羊驼不驼a·2023-12-24 16:43

正则化(Regularization) 线性回归

所以我们要做的就是在一定程度上减小这些参数θ的值，这就是正则化的基本方法。我们决定要减少θ3和θ4的大小，我们要做的便是修改代价函数，在其中θ3和θ4设置一点惩罚。

东京的雨不会淋湿首尔·2023-12-23 14:32

Lasso回归、岭回归和弹性网络回归

在逻辑回归正则化一文中，我们详细解释了正则化的原理及作用：当有很多个特征X时，有些特征往往不重要，所以需要降低其的权重。而正则化则是为每个特征修改权重从而提升训练效果。

ShawnWeasley·2023-12-23 07:54

Deep Learning for Computer Vision with Python

pixel)ForminganImageFromChannels图像在python中的表示：NumPyarrayRGBvsGBR缩放和宽高比(aspectratio)数据输入从K-NN到参数学习优化方法和正则化优化方法正则化神经网络激活函数

Robin_Pi·2023-12-23 03:52

L1、L2正则化的原理及适用场景

1.L1正则化，也称Lasso回归1.1含义权值向量中各元素的绝对值之和，一般记作。

云从天上来·2023-12-23 02:22

一个小例子搞懂transformer中的label smoothing(标签平滑)

我们知道transformer中的正则化除了使用常见的dropout，还使用了labelsmoothing，也就是标签平滑。

前行的zhu·2023-12-23 02:51

深度学习之正则化方法

因此必须运用正则化方法来提高模型的泛化能力，避免过拟合。在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数。

weixin_30369087·2023-12-23 02:21

我们谈一下标签正则化（标签平滑、知识蒸馏、知识精炼）

0.引言关于正则化，大家都非常熟悉。深度神经网络由于其强大的特征提取能力，近年来在各种任务中得到了广泛而成功的应用。然而，DNN通常包含数以百万计的可训练参数，这很容易导致过拟合问题。

fond_dependent·2023-12-23 02:50

网络优化与正则化

引言网络优化高维变量的非凸优化神经网络优化的改善方法优化算法梯度下降法小批量梯度下降批量大小选择学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法AdaDelta梯度修正估计动量法Nesterov加速梯度Adam

guanyue.space·2023-12-23 02:49

软间隔与正则化(支持向量机)-------机器学习

软间隔与正则化软间隔之前的博文中提过，支持向量机有一定的容错性，它允许有样本被分错，支持向量机以大局为重。

Lavender-csdn·2023-12-23 02:19

网络优化（五）——正则化

文章目录1.L1和L2正则化2.权重衰减3.提前停止4.Dropout5.数据增强6.标签平滑正则化是一类通过限制模型复杂度，从而避免过拟合，提高泛化能力的方法，比如引入约束、增加先验、提前停止等。

Suppose-dilemma·2023-12-23 02:18

标签正则化和硬标签、软标签、单标签、多标签

起因：最近在训练一个非常简单的二分类任务（计算描述两个实体的文本是否描述的是同一个实体），任务训练模式是用NLP大模型批量标注样本，在蒸馏后的robert_base上进行fine-tune，但是存在以下问题：1.样本大多都是简单样本：为了缓解这个问题，做了难样本生成，以及简单样本部分抽样。2.标注样本有错误：即使是LORA微调后的大模型也会在某几种类别的实体识别上性能不佳。3.模型训练极快达到过拟

云从天上来·2023-12-23 02:48

神经网络：深度学习优化方法

权值正则化。使用合适的优化器等。2.BN层面试高频问题大汇总BN层解决了什么问题？

是Dream呀·2023-12-22 23:21

损失函数中正则化中的平方项的作用！！

正则化上的平方项前言在损失函数中添加正则化项时，通常会使用平方项作为正则化项，原因主要有以下几点：前言在损失函数中添加正则化项的原因主要是为了防止过拟合。

小桥流水---人工智能·2023-12-22 09:42

逻辑回归

LogisticRegression)里,通常我们并不拟合样本分布,而是确定决策边界下面为各式各样的决策边界image线性决策边界imageimage非线性决策边界image2.3逻辑回归损失函数损失函数与正则化依旧存在

iOSDevLog·2023-12-22 08:43

机器学习--线性回归

目录监督学习算法线性回归损失函数梯度下降目标函数更新参数批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降法数据预处理特征标准化正弦函数特征多项式特征的函数数据预处理步骤线性回归代码实现初始化步骤实现梯度下降优化模块损失与预测模块完整代码单变量线性回归实例加载数据并划分数据集训练线性回归模型得到损失函数图像测试阶段多特征回归实例非线性回归实例监督学习算法监督学习算法是一种通过学习输入数据和相应的标签之间的关系

llovew.·2023-12-21 12:45

吴恩达深度学习笔记(28)-网络训练验证测试数据集的组成介绍

从今天开始我们进入新的一个大方向了，改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化，首先进入深度学习的一个新层面，先认识下在深度学习中的数据集的分类。

极客Array·2023-12-21 06:18

【论文简述】Uncertainty awareness with adaptive propagation for mvs(Applied Intelligence 2023）

一、论文简述1.第一作者：JinguangChen2.发表年份：20233.发表期刊：AppliedIntelligence4.关键词：多视角立体、深度学习、不确定性感知、自适应传播、代价体正则化5.探索动机

华科附小第一名·2023-12-21 02:06

【机器学习】线性模型-线性支持向量机

一、常用二分类损失函数二、三种不同的正则化器（L2-正则化，L1-正则化和Lp-范数）的性质三、线性支持向量机原理L1正则化L1-lossSVC原问题L2正则化L2-lossSVC原问题L2正则化SVC

十年一梦实验室·2023-12-20 22:40

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