小批量正则化第55页

数据增强实测之cutout

cutout是2017年提出的一种数据增强方法，想法比较简单，即在训练时随机裁剪掉图像的一部分，也可以看作是一种类似dropout的正则化方法。

一个菜鸟的奋斗·2022-11-26 05:07

【正则化】DropPath/drop_path用法

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“，python中实现如下所示：defdrop_path(x,drop_prob:float=0.

风巽·剑染春水·2022-11-26 01:33

使用数据增强从头开始训练卷积神经网络（CNN）

存在一些有助于克服过度拟合的方法，即dropout和权重衰减（L2正则化）。我们将讨论数据增强，这是计算机视觉独有的，在使用深度学习模型解释图像时，数据增强在任何地方都会用到。

woshicver·2022-11-26 00:14

岭回归和LASSO回归

先说一下泛化和正则化的概念，泛化是指已经训练好的机器学习模型在处理未遇到的样本时的表现，即模型处理新样本的能力。很多时候模型在训练集里猛如虎，在测试集上就很离谱（错误率很高），即泛化能力差。

全栈O-Jay·2022-11-25 23:48

Group Lasso

简介Lasso（leastabsoluteshrinkageandselectionoperator，又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法）是一种同时进行特征选择和正则化（数学）的回归分析方法，旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性

llzz嗯哈·2022-11-25 23:48

python多项式拟合结合lasso回归_线性回归的正则化 ——岭回归与LASSO回归

基于广义线性模型的机器学习算法——线性回归》中我们介绍了如何使用线性回归算法来拟合学习器，但有时使用线性回归可能会产生过拟合的现象，此时我们通常有两种途径解决：一是对特征进行选择，减少特征数量，二是使用正则化的方法

weixin_39533052·2022-11-25 23:16

mixup

正则化：数据增强—mixup论文链接：mixup:BEYONDEMPIRICALRISKMINIMIZATION（ICLR-2018）mixup的基本原理通过构建数据对之间的线性组合，构建了经验分布的近邻分布

咻咻咻哈·2022-11-25 23:10

Lasso 稀疏约束 + Group Lasso 分组最小角回归算法

背景Lasso（leastabsoluteshrinkageandselectionoperator，又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法）是一种同时进行特征选择和正则化（数学）的回归分析

byn12345·2022-11-25 23:36

Lasso回归系列二：Lasso回归/岭回归的原理

Lasso回归/岭回归的原理在学习L1，L2正则化的作用和区别时，我们总是会看到这样的一副图片：这幅图片形象化地解释了L1，L2对线性模型产生的不同的约束效果。我最开始其实是不太理解为什么要这么画的。

咻咻咻哈·2022-11-25 23:33

李宏毅机器学习课程自测练习题

简介线性分类与感知机数学基础卷积神经网络循环神经网络自注意力机制Transformer自监督学习自编码器对抗生成网络可解释AI与对抗攻击领域自适应深度强化学习I.序言1.下列哪种方法可以用来减小过拟合A.更多的训练数据B.L1正则化

xiongxyowo·2022-11-25 22:52

吴恩达机器学习课后作业Python实现(三)：多类分类与前馈神经网络

目录多类分类数据集数据可视化正则化逻辑回归正则化代价函数正则化梯度One-vs-all分类One-vs-all预测前馈神经网络模型表示模型搭建前馈传播与预测参考文章多类分类在本练习中，您将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字

Hyxx.·2022-11-25 21:17

#深入分析# 深度学习中如何防止模型过拟合

dropout层一般添加在全连接层之后2.正则化在模型优化过程中，样本的某些异常值会使模型某些节点的W变得很大，而模型中的对于

energy_百分百·2022-11-25 20:14

李宏毅机器学习之神经网络训练不起来怎么办（五）

二、批次Batch与动量法Momentum1、Batch和Epoch1）随机梯度下降StochasticGradientDescent2）小批量梯度下降Mini-batchGradientDescent3

Arbicoral·2022-11-25 20:40

李宏毅深度学习自用笔记（未完）

1.机器学习的三个步骤：2.线性回归模型2.梯度下降2.如何选择模型、减小误差2.欠拟合2.过拟合2.平滑2.正则化2.交叉验证3.梯度下降再回顾3.自适应学习率3.Adagrad4.分类模型4.为什么不能把分类当成回归去做

嫣然一笑媚众生·2022-11-25 20:01

吴恩达机器学习笔记及学习心得（0）目录

吴恩达机器学习笔记及学习心得（0）目录引言单变量线性回归线性代数回顾多变量线性回归Octave教程逻辑回归正则化神经网路表述神经网路的学习应用机器学习的建议机器学习系统的设计支持向量机聚类降维异常检测推荐系统大规模机器学习应用实例

lixiang8668913·2022-11-25 19:00

Z-score 标准化(standardization)

Z-score标准化(standardization)1.标准化和正则化严格来说z-score是标准化的操作，有的地方写的归一化(normalization)，是错误的说法。

拔牙的萌萌鼠·2022-11-25 19:16

吴恩达深度学习课程笔记（初步认识神经网络）

吴恩达深度学习课程笔记1课程主要内容1.神经网络与深度学习介绍2.ImprovingDeepNeuralNetworks:超参数调整，正则化，优化方法3.结构化机器学习工程：比如如何分割训练集，比较集，

fuulish·2022-11-25 18:48

强化深度学习中利用时序差分法确定扫地机器人问题的最优解（附源码超详细必看）

学习时间间隔产生的差分数据，并通过迭代更新来求解未知环境模型的MDP问题在时序差分预测中，每前进一步或N步，就可以直接计算状态值函数，接下来我们讨论单步情况TD(0)下的时序差分算法TD(0）算法适用于小批量状态的更新方法

showswoller·2022-11-25 17:55

深度学习笔记之正则化、激活函数、卷积

文章目录一.正则化(Regularization)1.L1L_1L1、L2L_2L2正则化2.Dropout3.数据增强4.提前停止5.批标准化二.激活函数1.激活函数需要具备的性质2.死亡Relu问题三

刘皮狠·2022-11-25 15:44

Svm算法原理简单梳理

（2）SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。（3）SVM可以通过引入核函数进行非线性分类。

一个不知名的码农·2022-11-25 15:25

【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（ResNet、ResNeXt）

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题：1.计算资源的消耗（使用GPU集群）2.模型容易过拟合（扩大数据集、Droupout、批量归一化、正则化、初始化参数调整等等方法）3.梯度消

Jul7_LYY·2022-11-25 15:03

NLP相关知识点问答总结（三）

问-1：L1和L2正则化的联系和区别？

金色麦田~·2022-11-25 12:39

kaggle猫狗分类

主要包括以下三部分：数据创建与预处理神经网络模型搭建数据增强实现减小正则化数据处理数据集包含25000张图片，猫和狗各有12500张；创建每个类别1000个样本的训练集、500个样本的验证集和500个样本的测试集

有害诗篇·2022-11-25 11:01

深度学习入门---《白话机器学习的数学》笔记

文章目录一、基础：回归的实现1、训练数据click.csv2、参考公式：3、代码实现：4、运行结果：5、验证：二、多项式回归1、参考公式2、代码实现3、运行结果三、随机梯度下降法的实现1、参考公式小批量

now_try_·2022-11-25 10:45

秋招历险记-深度学习

EarlyStopping：根据验证曲线来判定训练是否继续下去，可以认为若是在验证曲线上有比较长的一段时间出现了BN正则化L1或者L2：L1和L2用于对于损失函数添加惩罚项来进行约束。

江户川柯东·2022-11-25 10:36

神经网络中的BN操作（常见正则化处理）

文章目录1.BN简介1.1.目前主流的归一化层介绍1.2.BatchNormalization1.3.为什么BN层要加上scale和shift？1.4为什么BN可以是网络参数梯度变化较为稳定？1.5BN层在误差反向传播过程中如何工作？1.6为什么要保证训练和测试阶段的输出分布一致1.7内部协方差偏移(InternalCovariateShift)问题1.7.1深度网络难于训练的原因？1.7.2解决

夢の船·2022-11-25 10:03

神经网络深度学习（一）损失函数

目录一、什么是损失函数二、经验风险与结构风险三、分类损失函数四、回归损失函数及其特点五、正则化六、损失函数深入理解1分类问题可以使用MSE(均方误差)作为损失函数吗2softmaxlossvs交叉熵loss3

china1000·2022-11-25 10:57

NNDL 实验八网络优化与正则化（6）网络正则化

7.6网络正则化方法正则化（Regularization）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。

HBU_David·2022-11-25 10:14

NNDL 实验八网络优化与正则化（5）逐层规范化

7.5逐层规范化（Layer-wiseNormalization）将传统机器学习中的数据规范化方法应用到深度神经网络中，对神经网络中隐藏层的输入进行规范化，从而使得网络更容易训练。下面介绍两种比较常用的逐层规范化方法：批量规范化（BatchNormalization）层规范化（LayerNormalization）7.5.1批量规范化7.5.1.1BatchNorm算子7.5.1.2支持逐层规范化

HBU_David·2022-11-25 10:14

NNDL 实验八网络优化与正则化（4）参数初始化-Xavier

7.4参数初始化7.4.1基于固定方差的参数初始化高斯分布和均匀分布初始化的实现方式可以参考第4.4.1节参数初始化代码。7.4.2基于方差缩放的参数初始化本节动手实现Xavier初始化，并观察其效果。7.4.2.1模型构建7.4.2.2观察模型神经元的方差变化7.4.2.3观察模型训练收敛性

HBU_David·2022-11-25 10:44

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类

NNDL实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类文章目录一、深入研究鸢尾花数据集二、4.5实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类4.5.1小批量梯度下降法4.5.1.1数据分组4.5.2数据处理4.5.2.2用

Perfect(*^ω^*)·2022-11-25 10:35

深度学习实验三线性回归

目录2.2线性回归2.2.1数据集构建2.2.2模型构建2.2.3损失函数2.2.4模型优化2.2.5模型训练2.2.6模型评估2.2.7样本数量&正则化系数2.3多项式回归2.3.1数据集构建2.3.2

.星.·2022-11-25 10:02

HBU-NNDL 作业4：第四章课后题

3、为什么在神经网络模型的结构化风险函数中不对偏置进行正则化？4、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

不是蒋承翰·2022-11-25 10:30

论文笔记: 数据驱动的地震波形反演--健壮性与泛化性研究

Astudyontherobustnessandgeneralization.1.论文贡献提供实时预测的VelocityGAN与其他基于编码器-解码器的数据驱动地震波形反演方法不同,VelocityGAN从数据中学习正则化

闵帆·2022-11-25 09:46

深度学习原理流程以及过程

深度学习的流程2.0几个概念（1）损失函数（lossfunction）（2）梯度：（3）one-hotencoding（4）参数2.1数据预处理2.1.1训练数据、验证数据、测试数据2.1.2过拟合以及正则化

rs_gis·2022-11-25 09:03

构建机器学习时如何改进算法效果

罗列改进方案二、机器学习诊断法定义三、如何评价你的学习算法（一）划分训练集（二）线性回归测试集误差（三）逻辑回归测试集误差编辑四、模型选择\训练\验证\测试1、模型选择2、评估假设五、诊断偏差和方差六、正则化与偏差

Chauper·2022-11-25 09:18

机器学习-回归模型相关重要知识点

07L1和L2正则化是什么，应该何时使用？08异方差是什么意思？09方差膨胀因子的作用是什么10逐步回归如何工作?11除了MSE和MAE，回归还有什么指标？回归分析为许多机

赵孝正·2022-11-25 08:20

深度学习CV八股文

深度学习CV八股文一、深度学习中解决过拟合方法L1和L2正则化DropoutDropout正则化InvertedDropout（反向随机失活）Dropout起到正则化效果的原因：Dropout的缺点eargstopping

入坑&填坑·2022-11-25 07:01

NLP 自古以来的各预训练模型 (PTMs) 和预训练任务小结

3、也是一种有效的正则化手段，避免在下游任务的小规模数据集

#苦行僧·2022-11-25 07:39

2022 11月24 Ridge/LASSO Regression学习笔记

利用正则化。岭回归和LASSO都是一种正则化。岭回归是将代价函数正则化LASSO回归是将高价的项正则化，让他们的影响不那么大。

小蒋的技术栈记录·2022-11-25 07:36

2022.11.23 LinearRegression 学习笔记

但是这个公式得出参数的过程有一定的弊端，所以要用到后面的岭回归和LASSO回归，进行正则化处理参考代码如下importmatplotlibimportnumpyasnpfr

小蒋的技术栈记录·2022-11-25 07:28

【Pytorch】保存和加载模型

官方：https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/saveloadrun_tutorial.html【参考：PyTorch保存和加载模型_正则化的博客-CSDN

myaijarvis·2022-11-25 01:10

梯度下降及具体计算方式

阅读目录1.批量梯度下降法BGD2.随机梯度下降法SGD3.小批量梯度下降法MBGD4.总结在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。

半闲居士吃螃蟹·2022-11-25 00:37

神经网络的优化问题-batchsize的选择

令(;)表示一个深度神经网络，为网络参数，在使用小批量梯度下降进行优化时，每次选取个训练样本={(,)}，k=[1,...,K]．第次迭代（Iteration）时损失函数关于参数的偏导数为:其中ℒ(⋅)

无人区2号·2022-11-24 23:12

神经网络模型的选择与优化

优化的方式有许多种，我们可以：扩充训练集减少或增加特征数量减少或增加多项式次数改变正则化参数λ关键是怎么选用优化方法呢？有时候若是方向没找对，最后只会南辕北辙，离目标越来越远。

BetaDu·2022-11-24 23:46

为啥训练的时候要分batch

所有这个时候有了一种mini-batchgradientdescent小批量梯度下降，把数据分成一个一个的batch，然后每计算一个batch，就更

OnTheRoad 白中白·2022-11-24 22:28

【机器学习算法总结】XGBoost

3.3分裂结点3.3.1贪心法3.3.2近似算法3.3.3分布式加权直方图算法（WeightedQuantileSketch）4.损失函数（指定grad、hess）4.1参考5.缺失值6.其他优化6.1正则化

y430·2022-11-24 19:49

机器学习面试-处理回归问题

●L1和L2正则化的区别参考回答：L1是模型各个参数的绝对值之和,L2为各个参数平方和的开方值。

Happy丶lazy·2022-11-24 19:43

2022年Cs231n PPT笔记-训练CNN

目录权重初始化随机初始化XavierInitializationKaiming/MSRAInitialization训练误差和测试误差EarlyStoppingModelEnsembles正则化正则化的通用思想

iwill323·2022-11-24 18:16

【交叉熵损失函数】关于交叉熵损失函数的一些理解

目录0.前言1.损失函数（LossFunction）1.1损失项1.2正则化项2.交叉熵损失函数2.1softmax2.2交叉熵0.前言有段时间没写博客了，前段时间主要是在精读一些计算机视觉的论文（比如

SinHao22·2022-11-24 17:06

推荐频道

小批量正则化