小批量正则化第52页

神经网络与深度学习6---网络优化与正则化

网络优化与正则化为什么神经网络可以拟合任何函数激活函数的选择参数初始化为什么不能将参数初始化为全零参数初始化的目的基于方差缩放的参数初始化正交初始化理解DropoutDropout起作用的原因Dropout

muyuu·2022-11-28 18:24

《深度学习》第7章深度学习中的正则化

《深度学习》第7章深度学习中的正则化开发更有效的正则化策略已成为本领域的主要研究工作之一。

TifaBest·2022-11-28 18:49

第7章网络优化与正则化

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·2022-11-28 18:46

SVM算法及高斯核函数汉语版

SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。2.SVM思想a.

essenge·2022-11-28 17:04

《机器学习》读书笔记1——基本概念

统计学习方法的概述二、机器学习的主要任务2.1什么是模型2.2极大似然估计2.3生成式模型和判别式模型2.3.1生成式模型和判别式模型区别2.3.2为啥判别式模型预测效果更好2.4损失函数2.5数据集的划分和正则化

神洛华·2022-11-28 16:39

2022年11月27日 Logistic Regression

如果出现过拟合，则可以利用前面学的正则化方法来消除。sklearn库里面有很多常用机器学习回归和分类函数。使用方式是先调用函数模型，然后利用fit拟合，最后用predict预测。

小蒋的技术栈记录·2022-11-28 15:52

卷积神经网络信号处理,卷积神经网络应用领域

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·2022-11-28 14:48

学习笔记：Two-Stage Peer-Regularized Feature Recombination for Arbitrary Image Style Transfer

[CVPR-2020]Two-StagePeer-RegularizedFeatureRecombinationforArbitraryImageStyleTransfer任意图像风格迁移的两阶段对等正则化特征重组摘要

明天吃啥呀·2022-11-28 14:38

【深度学习】AdaGrad算法

其他更新学习率的方法梯度下降算法、随机梯度下降算法（SGD）、小批量梯度下降算法（mini-batchSGD）、动量法（momentum）、Nesterov动量法他们有一个共同的特点是：对于每一个参数都用相同的学习

qq_43520842·2022-11-28 13:13

双目立体匹配_StereoNet网络

根据代价体维度的不同，可分为基于3D代价体和基于4D代价体的两种方法，2D编码器-解码器和3D卷积正则化模块是分别用来处理3D和4D代价体的两种结构。2D编码器-解码器

X_Student737·2022-11-28 13:09

（脑肿瘤分割笔记：四&七）--自编码器和变分自编码介绍&&具有变分自编码器正则化的U型分割结构

不想敲代码的小杨·2022-11-28 13:57

李宏毅机器学习——线性回归笔记整理

其中还埋了不少坑，比如：过拟合、正则化等。思维导图见下图：笔记整理见下图

QwQQQ_·2022-11-28 12:25

周志华机器学习四过拟合与正则化

上图表示了拟合数据三种情况：欠拟合（左2图）、较好的拟合（左3图）、过拟合（左4图）欠拟合(Underfitting)：模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。其产生原因通常是假设函数过于简单或者使用的特征不够。其中增加特征项是欠拟合的一种解决方案。过拟合(Overfitting)：由于假设函数过度拟合训练集数据而失去了泛化能力，导致对新的数据预测不好。其产生原因通常是复杂的假设函数包

leichangqing·2022-11-28 11:55

7 种不同优化器的选择技巧（简版）

成本函数通常是训练集上所有的损失函数的平均值加上一些正则化的总和。另一个经常被错误地用作前两个同义词的术语是目标函数，这是在训练期间优化的任何函数的最通用术语。

小北的北·2022-11-28 10:15

NNDL 作业4：第四章课后题

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？习题4-8为什么在用反向传播算法进行参数学习时要采用随机参数初始化的方式而不是直接令W=0，b=0？

HBU_fangerfang·2022-11-28 08:19

机器学习1综述

增强学习；三、机器学习方法分类2、批量学习（离线学习）BatchLearing；3、参数学习；4、非参数学习；5、参数学习：一、综述学习入门机器学习经典算法（KNN、线性回归、多项式回归、逻辑回归、模型正则化

淅淅同学·2022-11-28 07:24

深度学习基础笔记(感知机+CNN+RNN等等)

目录专业词汇神经网络感知机多层感知机卷积神经网络CNN激活函数正则化最优化方法模型设计生成模型自然语言处理NLP循环神经网络RNN流程：专业词汇学习率：一个参数，人为选择，用于控制梯度下降中x的更新将数据分为测试数据集和验证数据集

Silentambition·2022-11-28 04:42

论文：无人驾驶深度学习模型组合剪枝算法*笔记模型压缩剪枝学习笔记

论文：无人驾驶深度学习模型组合剪枝算法*笔记1、卷积核剪枝侧重于模型加速，权重剪枝侧重于模型压缩，使用了组合剪枝算法2、正则化3、卷积核剪枝，每剪掉一个卷积核之后，相应的输出特征图也会少一个通道，而且还会影响下一个卷积层

qq_39721172·2022-11-28 04:06

图像分类训练技巧之数据增强篇

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/430563265一个模型的性能除了和网络结构本身有关，还非常依赖具体的训练策略，比如优化器，数据增强以及正则化策略等（当然也很训练数据强相关

sinat_16423171·2022-11-28 04:00

高数篇（三）-- 最小二乘法、正则化

下面先以一元线性回归为例推导出一元线性回归方程，然后再推导出更一般化的线性回归方程，在推导的过程中采取两种不同的方式：一是从样本数据出发，二是从统计理论着手。最后我们会发现，采用两种不同的方式最后推导出的线性回归模型的损失函数都会殊途同归。线性回归简单点讲就是对已知的样本数据进行最优拟合，然后通过拟合出的线性回归方程进行预测。1线性回归1.1一元线性回归我们最早接触的一元线性回归方程，只包含两个参

长路漫漫2021·2022-11-27 22:35

线性回归的数学原理-机器学习-白板推导笔记3

文章目录线性回归的数学原理-机器学习-白板推导笔记3最小二乘法及其几何意义最小二乘估计：几何解释几何解释-1几何解释-2概率视角线性回归最大似然估计MLE线性回归正则化岭回归-频率角度岭回归-贝叶斯角度总结附录

Veritaswhs·2022-11-27 22:03

机器学习-线性模型-线性回归

argminw(L(W))\quad\widehat{W}=\underset{w}{argmin}(L(W))W=wargmin(L(W))3.1直接求闭式解3.2梯度下降（SGD）求解（α为学习率）4.正则化

勤奋的boy·2022-11-27 22:59

机器学习-白板推导系列(三)-线性回归

Gaussian的MLE（最大似然估计）最小二乘法\Leftrightarrownoise为Gaussian的MLE（最大似然估计）最小二乘法⇔noise为Gaussian的MLE（最大似然估计）3、正则化

Paul-Huang·2022-11-27 22:55

机器学习基础篇：关于线性回归-正则化、MLE、MLP

关于线性回归正则化、MLE、MLP正则化、MLE、MLP阐述线性回归从两个方面：未加正则化的线性回归：加了正则化后的线性回归：过拟合：正则化的框架：另：加L2正则化（矩阵形式）加L2正则化（MLE-概率形式

guieraxbc·2022-11-27 22:24

机器学习——线性回归与分类（包括部分公式推导）

p=22&spm_id_from=pageDriver文章目录1线性回归1.1最小二乘法LSE1.2极大似然估计MLE1.3最大后验概率估计MAP1.4线性回归的三大特点及其延申方法2正则化2.1LASSO

路过的风666·2022-11-27 21:06

lasso回归-回归实操

pythonlasso回归算法之回归实操基本概念正则化正则化是指对模型做显式约束，以避免过拟合。本文用到的lasso回归就是L1正则化。

yb705·2022-11-27 19:55

r语言回归分析分类变量_R 语言 lasso回归

在基因数据的分析中，经常会用到lasso(套索)这种方法来进行变量的筛选，其实就是在目标优化函数后边加一个L1正则化项，其中参数lamda为超参数，需要我们去确定。

weixin_39732018·2022-11-27 19:54

网络优化与正则化学习

完整的xmind脑图本文的参考书《神经网络与深度学习》PDF1、网络优化1.1、高维变量的非凸优化低维空间的非凸优化问题问题主要是存在一些局部最优点基于梯度下降的优化方法会陷入局部最优点，因此在低维空间中非凸优化问题的主要难点是如何选择初始化参数和逃离局部最优点局部最小值要求在每一维度上都是最小值在高维空间中，非凸优化难点在于如何逃离鞍点鞍点的梯度为0，在一些维度上是最高点，一些维度上是最低点基于

qq_45947498·2022-11-27 19:07

过拟合、欠拟合和正则化

1、过拟合和欠拟合图1.通过图中的数据可以明显看出随着房子面积增大，住房价格逐渐稳定，因此该算法没有很好的拟合训练集，称为欠拟合或者叫做高偏差（后面会提到）图2.曲线较好的穿过了每一个点。因此该算法较好的拟合了训练集图3.为过拟合或叫做高方差概括的说过拟合的问题，过拟合将会出现在变量过多的时候，这时候训练出来的假设函数很好的拟合训练集，所以代价函数J(θ)非常接近于0或者等于0。但是这样的曲线由于

qq_45947498·2022-11-27 19:06

【深度学习】-线性回归

李沐老师线性回归线性模型单层神经网络神经网络源于神经科学衡量预测质量损失函数训练数据参数学习显示解线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看做是单层神经网络基础优化方法梯度下降选择学习率小批量随机梯度下降选择批量大小梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法两个重要的超参数是批量大小和

勤奋努力的野指针·2022-11-27 18:30

上证指数开盘指数预测 Matlab

SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。%基于SVM的

Allen_freem·2022-11-27 18:22

tensorflow,神经网络理论知识_2

学会神经网络优化过程，使用正则化减少过拟合，使用优化器更新网络参数预备知识神经网络复杂度指数衰减学习率激活函数损失函数欠拟合与过拟合正则化减少过拟合优化器更新网络参数预备知识tf.where(条件语句，

小元宝宝·2022-11-27 17:01

《深度学习入门》第6章：与学习相关的技巧

文章目录前言一、参数的更新二、权重的初始值三、BatchNormalization四、正则化五、超参数的验证前言笔者最近阅读了《深度学习入门——基于Python的理论与实现》这本书的第六章，这一章主要讲述了深度学习相关的技巧

rellvera·2022-11-27 17:31

机器学习算法笔记：贝叶斯线性回归

文章目录贝叶斯线性回归推断预测参考文献贝叶斯线性回归线性回归当噪声为高斯分布的时候，最小二乘损失导出的结果相当于对概率模型应用MLE，引入参数先验分布是高斯分布，那么MAP的结果相当于岭回归的正则化，如果先验是拉普拉斯分布

xiaochengJF·2022-11-27 14:51

机器学习-白板推导-系列（三）笔记：线性回归最小二乘法与正则化岭回归

文章目录0笔记说明1最小二乘法求线性回归模型2几何意义2.1平方损失函数的几何意义2.2用几何意义求线性回归模型3从概率视角看最小二乘法4正则化方法：岭回归4.1频率角度4.2贝叶斯角度5总结0笔记说明来源于

流动的风与雪·2022-11-27 14:19

机器学习笔记之线性回归——从概率密度函数角度认识岭回归

机器学习的笔记之线性回归——从概率密度函数角度认识岭回归引言回顾极大似然估计与最大后验概率估计概率密度角度认识最小二乘法构建思路推导过程：引言上一节介绍了L2L_2L2正则化在线性回归中的应用——岭回归

静静的喝酒·2022-11-27 14:19

机器学习笔记之线性回归——正则化介绍与岭回归

机器学习笔记之线性回归——正则化介绍与岭回归引言回顾：最小二乘法最小二乘法的弊端处理过拟合现象的常用方法正则化正则化设计思路与常见正则化正则化框架推导过程引言在线性回归介绍中提到了用于线性回归求解拟合方程参数

静静的喝酒·2022-11-27 14:18

机器学习笔记之贝叶斯线性回归(一)线性回归背景介绍

机器学习笔记之贝叶斯线性回归——线性回归背景介绍引言回顾：线性回归场景构建从概率密度函数认识最小二乘法回顾：最小二乘估计回顾：线性回归与正则化关于线性回归的简单小结贝叶斯线性回归贝叶斯方法贝叶斯方法在线性回归中的任务贝叶斯线性回归推断任务介绍引言本节开始

静静的喝酒·2022-11-27 14:45

鲍鱼数据案例（岭回归、LASSO回归）

便于后续模型纳入哑变量筛选特征将鲍鱼数据集划分为训练集和测试集实现线性回归和岭回归使用numpy实现线性回归使用sklearn实现线性回归使用Numpy实现岭回归利用sklearn实现岭回归岭迹分析使用LASSO构建鲍鱼年龄预测模型LASSO的正则化路径残差图数据集探索性分析

pray_HKY2002·2022-11-27 13:20

岭回归实现鲍鱼年龄预测 MATLAB实现

最近在研究正则化方法，发现吉洪诺夫正则化就是统计里的岭回归，正好之前上课的时候遇到过鲍鱼年龄预测的问题，那就再跑跑代码吧鲍鱼的年龄可以通过鲍鱼壳的“环数”来判断，但是获取这个“环数”是十分耗时的，需要锯开壳

古德蜡克916·2022-11-27 13:20

【无标题】

DropPath/drop_path是一种正则化手段，其效果是将深度学习模型中的多分支结构随机“删除”方法名称解释Droppath（drop_path）将深度学习模型中的多分支结构的子路径随机”删除。

波尔德·2022-11-27 13:31

predict函数 R_r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现

正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。

weixin_39943383·2022-11-27 12:49

R语言如何和何时使用glmnet岭回归

这里向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归（使用L2正则化的线性回归），并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势。最近我们被客户要求撰写关于岭回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。

拓端研究室TRL·2022-11-27 12:19

【机器学习】3 正则化

第3章正则化1AddressingOverfitting2Regularization2.1Theory2.2Model2.3λ\lambdaλ设置值太大可能导致的问题3RegularizedLinearRegession3.1GradientDescent3.2NormalEquation4RegularizedLogisticRegession4.1GradientDescent4.2Adva

社恐患者·2022-11-27 10:54

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类

4.5.1小批量梯度下降法为了减少每次迭代的计算复杂度，我们可以在每次迭代时只采集一小部分

Guo_weiqi·2022-11-27 09:37

pytorch设置l2正则_深度学习模型训练中过拟合、欠拟合与正则化是什么？

1、过拟合与欠拟合的区别是什么，什么是正则化？不同曲线，对于样本的表达能力，各不相同，上图的几根曲线中：曲线1，使用一阶曲线，即直线模型，过于简单，出现大量的错误分类，此时的误差较大，模型欠拟合。

weixin_39602615·2022-11-27 09:02

pytorch设置l2正则_解决过拟合：如何在PyTorch中使用标签平滑正则化

一方面，正则化技术可以解决过拟合问题，其中较为常见的方法有将权重调小，迭代提前停止以及丢弃一些权重等。另一方面，Platt标度法和isotonicregression法能够对模型进行校准。

weixin_39616222·2022-11-27 09:02

pytorch l2正则化_权重衰减和L2正则化是一个意思吗？它们只是在某些条件下等价...

这就是正则化概念出现的地方，我们将讨论这一概念，以及被错误地认为相同的两种主要权重正则化技术之间的细微差异。

weixin_39617702·2022-11-27 09:02

pytorch设置l2正则_正则化

1.L1与L2正则化L2正则化这里的λ是正则化参数，它是一个需要优化的超参数。L2正则化又称为权重衰减，因为其导致权重趋向于0（但不全是0）tfL1正则化这里，我们惩罚权重矩阵的绝对值。

weixin_39529443·2022-11-27 09:31

pytorch手动加入正则

1.Pytorch自带的加正则化方法Pytorch的优化器都自带正则化，比如optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate,weight_decay

YANG_0_0_YANG·2022-11-27 09:01

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