小批量正则化第50页

山东大学机器学习（实验五内容）——SVM

2.SVM第一部分是实现一个正则化的SVM分类器。它的细节可以在课堂幻灯片中找到。我们在此仅给出SVM的一个草图。

HachiLin·2022-12-01 11:13

深度学习之基础优化算法

梯度下降当没有显示解时可采用梯度下降方法找到优化（最常见）梯度：函数增长最快方向；负梯度，即下降最快方向，即反方向选择学习率小批量梯度下降（深度学习常用梯度下降方法）选择批量大小总结

Summerke123·2022-12-01 10:25

从模型容量的视角看监督学习

这几天看离线强化学习瞎想的，不一定正确，仅记录个人想法文章目录1.监督学习的本质2.容量视角下的模型选择、正则化和归纳偏置3.几点启发1.监督学习的本质我认为监督学习的本质在于在过拟合和欠拟合之间取得平衡

云端FFF·2022-12-01 09:18

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(26)17.大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)文章目录17.大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习17.2随机梯度下降法17.3小批量梯度下降

geekxiaoz·2022-12-01 07:07

深度学习(七)——Batch Normalization+Pytorch实现

简介BatchNormalization是如今深度学习常见的方法，来加速深层网络训练的收敛，并且有正则化的作用，甚至可以不使用Dropout或者减小神经元被drop的概率。

hhhcbw·2022-12-01 07:35

【Machine Learning, Coursera】机器学习Week10 大规模机器学习笔记

LargeScaleMachineLearning本节内容：适用于大规模数据的梯度下降方法及如何确保算法收敛机器学习概念：批量梯度下降(BatchGradientDescent)随机梯度下降(StochasticGradientDescent)小批量梯度下降

Aki-Z·2022-12-01 07:03

【机器学习】课程笔记16_大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

大规模机器学习大型数据集的学习（LaerningwithLargeDatasets）随机梯度下降（StochasticGradientDescent）小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent

雀栎·2022-12-01 07:49

目标检测算法YOLO2论文详解

TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.08242v1.pdf相对于YOLO1，YOLO2提出了很多方案改进网络的性能，比如（1）批正则化数据

纸上得来终觉浅～·2022-12-01 04:02

【机器学习】推荐系统、机器学习面试题整理

长相忆兮长相忆·2022-12-01 02:40

基于对比学习的压缩单图像去雾(Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing-cvpr2021)

概述在本文中，提出了一种新的基于对比学习的对比正则化(CR)方法，将模糊图像和清晰图像的信息分别作为负样本和正样本来利用。CR保证了恢复后的图像在表示空间中向清晰图像拉近，向远离模糊图像的方向推远。

啦啦啦啦啦啦.·2022-12-01 00:14

时序预测 | MATLAB实现贝叶斯正则化BP神经网络时间序列未来多步预测(程序含详细预测步骤)

时序预测|MATLAB实现贝叶斯正则化BP神经网络时间序列未来多步预测(程序含详细预测步骤)目录时序预测|MATLAB实现贝叶斯正则化BP神经网络时间序列未来多步预测(程序含详细预测步骤)预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2022-12-01 00:02

图像分割算法Unet中的上采样（反卷积）

下采样的过程，就是很传统的卷积神经网络的卷积层，先通过Conv2D进行卷积，然后BatchNormalization进行批量正则化，然后进Relu激活函数层。

反正也没人看我的昵称·2022-11-30 23:12

pytorch内置的数据迭代器:Dataloader

每次迭代中，数据加载器都会读取小批量数据（大小为batch_size）可以随机先打乱所有样本train_iter=data.DataLoader(train,batch_size,shuffle=True

Pr Young·2022-11-30 22:56

深度学习中Batch、Iteration、Epoch的概念与区别

在神经网络训练中，一般采用小批量梯度下降的方式。BatchEpochIteration就是其中的重要的概念。我们要理解懂得它们都是什么以及它们之间的区别。

莫陌莫墨·2022-11-30 21:01

深度学习基础概念-Batch、Iteration、Epoch理解

在模型训练时，我们选择优化算法，如梯度下降法（全批量梯度下降法BGD、小批量梯度下降法mini-Batch、随机梯度下降法SGD），对模型参数进行调整训练。

Just Jump·2022-11-30 21:31

关于CS--深层解析--稀疏信号重建算法

一、压缩感知：一种新型亚采样技术雷达成像中常见先验信息即稀疏性，利用稀疏性和少量观测数据以及正则化方法重建出目标场景，形成压缩感知理论。

匡胤·2022-11-30 19:08

神经网络和深度学习-加载数据集DataLoader

，使用diabetes这一数据集，在训练时我们使用的是所有的输入x，在梯度计算采用的是随机梯度下降（SDG），每次选用一个样本来进行梯度计算，但存在缺点，优化时间过长而在Mini-Batch中我们选择小批量中的所有样本

Ricardo_PING_·2022-11-30 19:59

2022：Transformer Decoders with MultiModal Regularization for Cross-Modal Food Retrieval

我们提出一种新的检索框架，T-Food（用于跨模态食物检索的多模态正则化的Transformer解码器），使用一种新的正则化方案利用模态间的交互作用，在测试时只使用单模态编码器用于高效检索。

weixin_42653320·2022-11-30 19:50

声纹识别概述（3）声纹识别系统

不太清晰的两个阶段：训练阶段和测试阶段1.0.2只讲了一个阶段：测试/应用阶段（包括注册和验证）1.0.3声纹识别系统的三个阶段1.1特征提取1.2模型建立1.3打分判决1.3.1判决方式1.3.2分数规整（正则化

Robin_Pi·2022-11-30 19:42

Transformer：网络架构

TransformerAttentionisallyouneed代码架构标签平滑(Labelsmoothing)标签平滑（Labelsmoothing），像L1、L2和dropout一样，是机器学习领域的一种正则化方法

不存在的c·2022-11-30 19:10

脉冲神经网络（SNN）论文阅读（一）-----Going Deeper With Directly-Trained Larger Spiking Neural Networks

123591425GoingDeeperWithDirectly-TrainedLargerSpikingNeuralNetworks说明相关信息主要贡献启发AbstractIntroductionRelatedWorkSNN学习算法：深度神经网络（DNN）中的梯度消失或爆炸：正则化

lan人啊·2022-11-30 18:34

客户案例｜钢印视觉检测机助力客户实现产线自动化升级改造

在经过样品测试、小批量试产等一系列严格、长久的

纳威尔智能科技·2022-11-30 16:44

Andrew Ng_Neural Networks and Deep Learning（待更新）

:NeuralNetworksandDeepLearning课程1：神经网络和深度学习第一周：介绍第二周：神经网络编程基础第三周：浅层神经网络第四周：深层神经网络课程2：改善深度神经网络：超参数调节、正则化

BubbleCodes·2022-11-30 16:21

吴恩达机器学习ex8-协同过滤推荐系统

目录1.导包2.加载并检查数据3.代价函数cost4.梯度下降gradient5.正则化代价函数cost和梯度下降函数gradient6.训练前的准备工作7.训练1.导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassbfromscipy.ioimportloadmatfromscipy.opti

怀怀怀怀·2022-11-30 16:18

NNDL 作业4：第四章课后题

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?

辰希·2022-11-30 14:57

激活函数，损失函数，正则化

激活函数简介在深度学习中，输入值和矩阵的运算是线性的，而多个线性函数的组合仍然是线性函数，对于多个隐藏层的神经网络，如果每一层都是线性函数，那么这些层在做的就只是进行线性计算，最终效果和一个隐藏层相当！那这样的模型的表达能力就非常有限。实际上大多数情况下输入数据和输出数据的关系都是非线性的。所以我们通常会用非线性函数对每一层进行激活，大大增加模型可以表达的内容（模型的表达效率和层数有关）。这时就需

kuokay·2022-11-30 13:15

深度学习从入门到精通——统计学习方法概论

策略损失函数与风险函数常用损失函数ERM与SRM算法模型评估与模型选择过拟合与模型选择正则化与交叉验证泛化能力生成模型与判别模型生成方法判别方法分类问题、标注问题、回归问题前言章节目录统计学习监督学习基本概念问题的形式化统计学习三要素模型策略算法模型评估与模型选择训练误差与测试误差过拟合

小陈phd·2022-11-30 10:52

机器学习之MATLAB代码--神经网络关于电力负荷的SVM预测，设计了MATLAB的可视化界面，含数据（九）

神经网络关于电力负荷的SVM预测，设计了MATLAB的可视化界面，含数据（九）代码数据结果代码1、%该程序已在MATLAB2010b运行通过clc;clearallC=30;theta=2;%C为最小二乘支持向量机的正则化参数

小陈IT·2022-11-30 08:14

统计学习方法——4.决策树——XGBoost、LightGBM

正则项为全部k棵树的复杂度进行求和作为正则化项，防止模型过

要坚持写博客呀·2022-11-30 08:20

SparkMLlib-LogisticRegression性能测试

我是一拳就能打爆A柱的猛男MLlib中的批式机器学习算法LogisticRegression是典型的一个回归算法，通常用于分类问题，今天给大家带来逻辑回归的测试方法，接下来的讲解顺序是：1、数据集介绍，2、关于正则化

我一拳打弯你A柱·2022-11-30 08:34

一文看懂训练集loss 与验证集loss关系说明

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·2022-11-30 07:41

深度学习训练集与验证集损失分析

训练集损失下降，验证集损伤下降——>网络正在学习（理想状态）训练集损失下降，验证集损失不变——>网络过拟合（尝试drpout,L2正则化等手段）训练集损失不变，验证集损失下降——>数据集有问题（检测数据集

一名CV界的小学生·2022-11-30 07:08

准确率上升，损失loss也上升

如果损失增加并且准确度增加也是因为你的正则化技术运行良好并且你正在应对过度拟合问题.只有当损失开始减少而精度继续增加时，才会出现这种情况。

哈皮一个·2022-11-30 07:33

吴恩达机器学习课程笔记5——过拟合和正则化

过拟合问题过度拟合：就是我们拟合一个高阶多项式，这个假设函数几乎可以拟合所有的数据，但是这个假设函数太过庞大，数量太大导致我们没有足够的数据去约束它。这幅图是以线性回归为例子，第一张图是欠拟合（高偏差），可以看出来它没有很好的拟合数据。第二张图拟合效果刚刚好。第三张图，就是过度拟合（高方差）。这幅图是以逻辑回归为例子，同样是欠拟合、恰好拟合、和过度拟合。那么怎样解决过度拟合的问题呢？主要有两类方法

土豆土豆谢·2022-11-30 07:58

自编码器/autoencoder

有对各个步骤的详细介绍]—ORSPaired-Comparisons_19-20/VAE_localization.ipynb半小时理解变分自编码器（1、对变分自编码器为什么在隐空间要进行概率分布约束（正则化

xys430381_1·2022-11-30 07:58

吴恩达机器学习笔记四之正则化

本节目录过拟合代价函数正则化线性回归正则化逻辑回归1过拟合问题正则化技术可以改善过拟合问题。

luky_yu·2022-11-30 07:28

吴恩达机器学习系列课程笔记——第七章：正则化(Regularization)

7.1过拟合的问题https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=39到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过**拟合(over-fitting)**的问题，可能会导致它们效果很差。在这段视频中，我将为你解释什么是过度拟合问题，并且在此之后接下来

Lishier99·2022-11-30 07:27

吴恩达机器学习学习笔记第八章：正则化

1.过拟合问题如图所示是线性回归的三种情况：图一是欠拟合数据点没有全部被（另一种说法这个算法有高偏差）图二的二次函数来拟合效果很不错图三用了4次多项式有5个参数但是曲线歪歪扭扭的显得非常的奇葩我们称为过度拟合以前学术的说法叫这个算法具有高方差我们拟合这样一个高阶的假设函数他几乎能拟合训练集中所有数据但是变量太多我们没有足够的数据去约束它来获得一个好的假设函数到后面新来的数据的预测过程中可能会导致预

Rei12345678·2022-11-30 07:57

【吴恩达机器学习】学习笔记（过拟合&正则化）

过拟合问题（1）underfitting（欠拟合）如果我们的假设函数是一个一次函数，我们可能最后得到的是这样的一条直线，很容易看出它的拟合效果不是很好，这种情况我们称之为欠拟合。（2）justright(拟合的很好)（3）overfittiing（过拟合）如果我们给假设函数加入很多的高阶项，最后得到的曲线会想尽一切办法，把所有的数据点都拟合进去，这样的情况称过拟合这种情况下，看似所有的数据都被拟合

00111001·2022-11-30 07:57

吴恩达机器学习笔记 —— 8 正则化

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9338467.html本章讲述了机器学习中如何解决过拟合问题——正则化。

喜欢打酱油的老鸟·2022-11-30 07:26

【吴恩达机器学习笔记】第四章正则化

【吴恩达机器学习笔记】第四章正则化正则化（Regularization）是一种可以解决过度拟合问题的技术1、过度拟合问题我们在拟合过程中可能会出现以下三种情况：（1）欠拟合也可以说这个算法具有高偏差，说明它并没有很好的拟合所有数据

毕君郁·2022-11-30 06:56

逻辑回归python正则化选择参数_吴恩达机器学习笔记（三）——正则化（Regularization）...

1.过拟合的问题(Over-fitting)如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集(代价函数可能几乎为0)，但是可能会不能推广到新的数据。(1)下图是一个回归问题的例子：第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据。我们可以看出，若给出一个新的值使之预测，它将表现的很

weixin_39526415·2022-11-30 06:25

吴恩达老师机器学习课程笔记 07 正则化

7正则化7.1过拟合的问题过拟合的含义欠拟合是指拟合算法具有高偏差，数据拟合效果很差。过拟合是指拟合算法具有高方差，能拟合所有数据，但函数变量太多，没有足够的数据来约束，从而无法泛化到新的样本中。

3077491278·2022-11-30 06:55

机器学习笔记 - 过拟合和正则化

前言上一篇博客简单总结了机器学习的概念和使用线性回归拟合一条直线。这篇主要介绍如何用线性回归拟合曲线，以及如何解决过拟合问题。基本概念图片来自吴恩达机器学习视频欠拟合：模型不能很好的描述整个训练集数据。（左图）过拟合：模型将训练数据中的特例或是误差也进行了描述，导致模型泛化能力差，不能准确预测新样本。（右图）如何拟合曲线如果我们的训练数据只有一个特征，并且特征和标签之间不是线性关系，我们要如何去建

weixin_30456039·2022-11-30 06:55

吴恩达《机器学习》学习笔记六——过拟合与正则化

吴恩达《机器学习》学习笔记六——过拟合与正则化一、过拟合问题1.线性回归过拟合问题2.逻辑回归过拟合问题3.过拟合的解决二、正则化后的代价函数1.正则化思想2.实际使用的正则化三、正则化的线性回归1.梯度下降的情况

slight smile·2022-11-30 06:53

【吴恩达机器学习笔记】第七章正则化

Jermiane·2022-11-30 06:52

吴恩达机器学习笔记（六）正则化

吴恩达机器学习笔记（六）正则化一、过拟合问题(Overfitting)二、代价函数(CostFunction)三、线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)四、Logistic

AngelaOrange·2022-11-30 06:22

吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题

吴恩达机器学习笔记week7——正则化regularization处理过拟合问题7-1.过拟合问题Theproblemofoverfitting7-2.代价函数Costfunction7-3.线性回归的正则化

Saulty·2022-11-30 06:47

【吴恩达机器学习笔记】六、过拟合及正则化

视频地址：吴恩达机器学习系列课程❤️如果有收获的话，欢迎点赞收藏，您的支持就是我创作的最大动力六、过拟合及正则化1.过拟合问题在开始介绍这

Pandaconda·2022-11-30 06:44

【Pytorch笔记-02】完整学习笔记

【Pytorch笔记-02】CNN:卷积神经网络最大池化激活函数线性层及其他层介绍正则化RecurrentlayersTransform线性层DropoutlayersSequential损失函数与反向传播

刘兴禄·2022-11-30 03:57

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