小批量正则化第51页

支持向量机原理与高斯核函数

支持向量机原理首先先从线性回归下手，下面是线性回归的代价函数，目的是求出最优化参数θ将函数经过这样的变化：最终得到支持向量机的代价函数：其中c类似于正则化参数而支持向量机的假设模型是这样的：支持向量机选择决策边界的原理是

xiaer___·2022-11-30 03:48

吴恩达机器学习课后作业——偏差和方差

诊断偏差和方差一、作业内容在练习的前半部分，您将实现正则化线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。在下半部分中，您将对调试学习算法进行一些诊断，并检查偏差和偏差的影响。

荭凯·2022-11-30 02:47

【论文简述】Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereoand Stereo Matching（CVPR 2020）

ZhiwenFan2.发表年份：20203.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、立体匹配、级联、深度学习、CNN5.探索动机：目前基于深度学习的立体匹配和MVS方法构建的3D代价体需要3D卷积进行代价聚合/正则化消耗显存非常大

华科附小第一名·2022-11-30 01:35

【论文简述】Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference（CVPR 2019）

1.第一作者：AntyantaBangunharcana2.发表年份：20193.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、GRU、深度学习、CNN、分类5.探索动机：绝大多数基于学习的方法都基于代价空间正则化来进行训练和预测

华科附小第一名·2022-11-30 01:01

基于灰狼优化长短期记忆网络(GWO-BiLSTM)的数据回归预测

基于灰狼优化长短期记忆网络(GWO-BiLSTM)的数据回归预测优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2019及以上版本matlab代码ID:69100649477809670

「已注销」·2022-11-30 01:38

【机器学习】线性回归【下】正则化最小二乘估计

【机器学习】线性回归【上】朴素最小二乘估计【机器学习】线性回归【下】正则化最小二乘估计2.4.正则化正则化是指通过修改学习算法，使模型降低泛化误差而非训练误差。

不牌不改·2022-11-29 21:46

机器学习笔记：岭回归（L2正则化）

1岭回归（ridgeregression）介绍L2正则化的目的就是要让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少过拟合的问题。

UQI-LIUWJ·2022-11-29 21:14

2022年高教社杯全国大学生数学建模竞赛-【赛题解析篇】E题：小批量物料的生产安排

赛题描述某电子产品制造企业面临以下问题：在多品种小批量的物料生产中，事先无法知道物料的实际需求量。企业希望运用数学方法，分析已有的历史数据，建立

林聪木·2022-11-29 21:43

机器学习-（手推）线性回归3-正则化-岭回归（Ridge）-频率角度&贝叶斯角度

一、正则化-岭回归-频率角度回顾：LossFunction：过拟合的解决方法：①最直接：加数据②降维（特征选择/特征提取（PCA））③正则化（对参数空间，例如w的约束）正则化的框架：（L(w)：LossFunctionλ

M鱼小刀·2022-11-29 21:35

机器学习如何正确调参之学习曲线

利用学习曲线让你的机器学习模型效果更好我们知道，很多时候我们的机器学习或者深度学习的模型一开始效果并不是很好，当训练出来结果不是很好时，通常有下列几种方法：增加数据量尝试减少的特征尝试增加特征减小正则化参数

Colin_Jing·2022-11-29 20:30

零散知识分享

lasso回归是L1正则化岭回归才是L2正则化lasso回归可以用作特征选取机器学习的模型保存importjoblibjoblib.dump(model,'.

龙寻天下·2022-11-29 20:29

李宏毅机器学习之回归Regression（二）

选择模型框架（线性模型）2）模型评估，如何判断众多模型的好坏（损失函数）3）模型优化，如何筛选最优的模型（梯度下降）4、步骤优化1）向量化Vectorization2）引入更多参数，更多input3）优化：引入正则化

Arbicoral·2022-11-29 19:09

机器学习之工作流程调库使用核心代码总结（一）

#线性回归#线性回归fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#加入l1正则化的lasso回归fromsklearn.linear_modelimportLasso

繁华三千东流水·2022-11-29 18:16

[CS231n Assignment 2 #03 ] 随机失活（Dropout）

的全连接网络4.对比实验作业介绍课堂介绍：[Lecture7]TrainingNeuralNetworksII（训练神经网络II）作业主页：Assignment2作业目的：Dropout[1]是一种用于正则化神经网络的技术

灵隐寺扫地僧·2022-11-29 17:49

lstm_dropout

dropout是神经网络中避免过拟合最有效的正则化方法dropout每一层的神经元按照不同的概率进行dropout，这样每次训练的网络都不一样，对每一个的batch就相当于训练了一个网络，dropout

kakak_·2022-11-29 17:18

深度学习两大基础Tricks：Dropout和BN详解

通常情况下，dropout被作为一种防止神经网络过拟合的正则化方法，对神经网络的泛化性能有很大的帮助

文文学霸·2022-11-29 17:18

k-means聚类算法从入门到精通

目录1.k-means聚类算法原理2.k-means聚类算法步骤3.k-means++聚类优化算法4.小批量处理的k-means聚类算法5.k值的选取6.k-means聚类算法不适用

小白学视觉·2022-11-29 16:21

VIVIT+

虽然基于变压器的模型只有在大的训练数据集可用时才有效，但我们展示了如何在训练期间有效地正则化模型，并利用预训练的图像模型在相对较小的数据集上进行训练。我们进行

FakeOccupational·2022-11-29 14:43

PyTorch Geometric的Mini-batches

官方文档链接文章目录加载ENZYMES数据集batch取出单个数据`ptr`属性`batch`属性`batch`是怎么区分数据包括哪些的PyTorchGeometric(PYG)-实现小批量data类中

F_aF_a·2022-11-29 14:26

深度学习汇总（一）

概述分组卷积概述深度可分离卷积概述空间可分离卷积概述批量标准化概述Dropout正则化概述随机梯度下降概述v4解码概述yo

勇敢牛牛@·2022-11-29 13:07

李沐动手学深度学习V2-BERT预训练和代码实现

首先，加载WikiText-2数据集作为小批量的预训练样本，用于遮蔽语言模型和下一句预测。批量大小是512，BERT输入序列的最大长度是64。

cv_lhp·2022-11-29 13:31

《论文阅读》FlowStep3D: Model Unrolling for Self-Supervised Scene Flow Estimation

SceneFlowEstimation场景流预测也就是提供两帧后估计场景中每个点的三维运动，可以理解成包含3D信息的场景配准做了什么这里提出了一个迭代式的步骤，没有用端到端的方法学习，而是用步骤化来细化场景流预测，然后用强正则化方法证明了解的迭代收敛性怎么做

未知丶丶·2022-11-29 13:54

卷积神经网络-keras识别数据集代码

目录神经网络与深度学习的历史tensorflowkerasimageNet经典卷积网络模型深度学习平台映射多层卷积核激活函数使用方案正则化手段Dropout的方法和特点池化卷积网络一般架构规则化卷积非线性映射池化模型

Nefelibat·2022-11-29 12:19

训练神经网络的各种优化算法【文末赠书】

文章目录梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降其它优化算法各个优化算法比较动态图福利赠书推荐内容简介梯度下降梯度下降是最基本但使用最多的优化算法。它在线性回归和分类算法中大量使用。

川川菜鸟·2022-11-29 11:30

PyTorch基础（四）-- 模型构建

在模型实现上，由于深度神经网络层数往往较多，同时会有一些用于实现特定功能的层（如卷积层、池化层、批正则化层、LSTM层等），因此深度神经网络往往需要“逐层”搭建，或者预先定义好可以实现特定功能的模块，再把这些模块组装起来

长路漫漫2021·2022-11-29 09:14

多元线性回归-岭回归

talle2021·2022-11-29 09:43

多元线性回归改进Ridge&Lasso

正则化regularization正则项Lasso回归和Ridge岭回归L1稀疏L2平滑L1稀疏的应用--特征选择Lasso与Ridge例子L1和L2正则项同时作用--Elas

PD我是你的真爱粉·2022-11-29 09:12

多元线性回归详解

目录一、问题描述二、问题分析三、解决问题——找w和b1、向量形式变换2、目标式3、导数为0得出结论4、最终模型结果四、潜藏的问题——可能不是满秩矩阵五、潜藏问题解决方法——正则化1、L1正则化——Lasso

tt丫·2022-11-29 09:12

一、线性模型----Lasso、Ridge回归及正则化的初步理解

一些基本概念正则性：正则性一般用来刻画函数的光滑程度，正则性越高，函数的光滑性越好。通常用Lipschitz指数k来表征函数的正则性。Lipschitz指数刻画了函数f与局部多项式的逼近程度，而函数与局部多项式的逼近程度又与函数的可微性相联系。向量范数：距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时

袁大墩子·2022-11-29 09:11

【机器学习之神经网络】损失函数

损失函数但是会出下分数一样的情况，如该情况突出的问题是，w1偏重于一个像素点，而w2均衡为了解决这一问题，加入正则化惩罚项例如，上图的正则惩罚项w2为(1/4)^2*4=1/4这会使得虽然分数相同但是w

bahuanxiang5579·2022-11-29 08:30

多元线性回归-Lasso

目录1.Lasso与多重共线性2.Lasso的核心作用：特征选择3.选取最佳的正则化参数取值1.Lasso与多重共线性Lasso全称最小绝对收缩和选择算子(Leastabsoluteshrinkageandselectionoperator

talle2021·2022-11-29 08:54

深度学习入门——mini_batch小批量数据提取

在全部数据中提取出小批量的数据，作为全部数据的近似。

我是小杨我就这样·2022-11-29 08:58

深度学习中的epochs，batch，iterations，Mini-batch

iterations1.1epochs1.2batch1.3iterations2前向传播和反向传播2.1前向传播Forwardpropagation2.2反向传播Backpropagation3Mini-batchgradientdescent3.1小批量梯度下降步骤

算法黑哥·2022-11-29 08:26

深度学习_mini-batch实现&评价_详解

参考书：深度学习入门：基于Python的理论与实现mini-batch是在训练数据中随机选择小批量的数据，进行深度学习找到合适权重值。

AI 黎明·2022-11-29 08:48

pytorch深度学习实战lesson31

目录理论部分实践部分理论部分一台机器一般能装16个GPU，那么如果有16个GPU的话，在训练和预测的时候，我们都可以将一个小批量切割多次到多个GPU，每个GPU做一些运算，或

光·宇·2022-11-29 07:57

CNN 卷积神经网络 chap-5 学习笔记

3.什么是卷积4.CNN之池化层（pooling也叫汇聚层和子采样层）和全连接层（FC）5.几种典型的CNN网络5.1LeNet-51.FNN与CNN有哪些区别在FNN部分所推导的正则化技巧方面，我们将会观察需要对

大头鹅鹅鹅·2022-11-29 05:52

机器学习（六）——正则化

本文将通过引入这些问题，介绍正则化技术。文章目录1.引言1.1欠拟合与过拟合1.2解决过拟合问题1.3引入正则化2.正则化2.1线性回归中的正则化2.1.1梯度下降最小化损失函数

10000hours·2022-11-29 03:44

解决高方差问题及模型正则化(岭回归和LASSO回归)

一、解决高方差的通常手段：1.降低模型复杂度2.减少数据维度；降噪3.增加样本数（模型太过复杂，模型中的参数非常多，而样本数不足以支撑计算出这么复杂的参数）4.使用验证集5.模型正则化二、模型正则化(1

Jeffrey Yang_·2022-11-29 03:14

【机器学习笔记】：解读正则化，LASSO回归，岭回归

作者：xiaoyu知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx介绍：一个半路转行的数据挖掘工程师在机器学习的学习过程中，我们会经常听到正则化这个词，在开始入门学习的时候还经常与标准化混淆

Sim1480·2022-11-29 03:13

解读正则化 LASSO回归岭回归

在机器学习的学习过程中，我们会经常听到正则化这个词，在开始入门学习的时候还经常与标准化混淆。到底什么是正则化呢？本篇我们将由浅入深详细解读什么是正则化，以及LASSO回归和岭回归的介绍。

Saropetry·2022-11-29 03:43

机器学习40讲-12正则化处理：收缩方法与边际化

12正则化处理：收缩方法与边际化本质上讲，过拟合就是模型过于复杂，复杂到削弱了它的泛化性能。

bohu83·2022-11-29 03:43

机器学习算法------2.9 正则化线性模型（岭回归、Lasso 回归、弹性网络、Early Stopping）

文章目录2.9正则化线性模型学习目标1RidgeRegression(岭回归，又名Tikhonovregularization)2LassoRegression(Lasso回归)3ElasticNet(

程序猿_凡白·2022-11-29 03:43

机器学习-模型正则化（岭回归，LASSO，弹性网）

文章目录前言一、岭回归1、概念2、使用sklearn中的岭回归1、多项式回归完全没有正则化2、岭回归degree=20，alpha=0.0013、degree=20，aplha=14、degree=20

爱吃肉c·2022-11-29 03:43

深度学习面试常见问题汇总

1.5神经网络中有哪些正则化技术？1.6批量归一化(BN)如何实现？作用？1.6.1BN为什么防止过拟合？1.7谈谈对权值共享的理解？1.8对fine-tuning(微调模型)的理解？

winupup·2022-11-29 01:14

逻辑回归正则化（# 使用训练集的X1，X2两组特征画出0-1分布散点图及分割线m,n = train_x.shape）

importnumpyasnp,matplotlib.pyplotasplt,copyplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#1.数据预处理importsklearn.datasetsasdtsdefdata_process():data_cancer=dts.load_b

小杨变老杨·2022-11-28 21:10

TypeError: decoding str is not supported

查询各种正则化表达式'\x14'没有任何问题的，报错一直指向这一句。尝试修改都无疾而终。

lililinglingling·2022-11-28 20:45

深度学习 --- 正则化

有许多正则化策略。有些策略向机器学习模型添加限制参数值的额外约束。

じんじん·2022-11-28 19:34

NLP（七）：前馈神经网络基础回顾（NN模型及其正则化，dropout，各种梯度求解算法等模型优化策略）

Tensorflow实现2.1tensorflow的图模式下的NN实现2.2tf.keras实现3.1Sigmoid3.2Tanh3.3ReLU3.4LReLU、PReLU与RReLU4.深度学习中的正则化

我想听相声·2022-11-28 19:33

第七章、网络优化与正则化

（2）泛化问题：很容易在训练集上产生过拟合，因此在训练深度神经网络时，同时也需要通过一定的正则化方法来改进网络的泛化能力。本章从网络优化和网络正则化两个方面来介绍这些方法．在网络优化方面，介绍一些常

不堪de不堪·2022-11-28 19:30

【机器学习笔记】线性回归相关概念及推导详解

Markov.然·2022-11-28 19:27

推荐频道

小批量正则化