小批量正则化

sklearn_岭回归与多重共线性_菜菜视频学习笔记

1.3分训练集和测试集1.4建模1.5探索建好的模型2.回归类模型的评估指标2.1损失函数2.2成功拟合信息量占比3.多重共线性4.岭回归4.1岭回归解决多重共线性问题及参数Ridge4.2选取最佳的正则化参数取值
chenburong2021·2022-11-23 11:00

deeplearning神经网络基础随笔_吴恩达课程

神经网络基础神经网络基础如何实现神经网络激活函数随机初始化深层神经网络符号Forwardpropagationinadeepnetwork核对矩阵的维度搭建深层神经网络参数与超参数（玄学调参）训练_开发_测试集正则化
chenburong2021·2022-11-23 11:28

2022.11.20 第八次周报

文章目录前言一、文献阅读RegularizingRNNswithLSTMcellsLSTM细胞的正则化RNNSLong-shorttermmemoryunitsRegularizationwithDropout
杨幂臭脚丫子·2022-11-23 11:15

机器学习和深度学习中，L2正则化为什么能防止过拟合？

正则化是为了降低模型的复杂度，模型过于复杂，则过拟合；与傅里叶变换类似，高频的部分表示细节，尽量减少高频部分的影响；傅里叶级数也是，高阶表示细节；当阶数较高时，在不降低拟合结果的前提下，降低高阶项的系数
ysh1026·2022-11-23 10:55

正则化防止过拟合

在之前的线性回归就有提到正则化，下面就来更具体地介绍正则化。1.正则化的作用当训练数据比较少时，或模型训练过度时，常常会导致过拟合。正则化主要作用就是通过减小模型的复杂度来防止过拟合，提高泛化能力。
words8·2022-11-23 10:53

机器学习诊断法

依然是以预测房价为例，假设我已经完成了正则化线性回归，也就是最小化代价函数并得到了使代价函数最小的参数，但将参数代入假设函数并放到一组新的房屋样本上进行测试时，发现产生了巨大的误差，如果我想改进这个算法
Viokiri·2022-11-23 10:21

欠拟合、过拟合以及正则化

欠拟合、过拟合1.欠拟合、过拟合下面通过图示，来形象的解释欠拟合、过拟合的概念：（1）第一种模型过于简单，没有很好的扑捉到数据的特征。（2）第二种模型就比较好，能够扑捉到数据的特征（3）第三种模型过于复杂，降低泛化能力形象的解释一下：你想讨好某个人，太不用心（很多事都没有关心到），肯定讨好不了，所以这时候要多下功夫啦，但是有时候太用心啦，他的喜好你都了如指掌，讨好成功。你根据自己讨好这个人的经验去
侬本多情。·2022-11-23 10:50

过拟合和正则化

这里写自定义目录标题欠拟合解决方法过拟合过拟合的原因防止过拟合的方法L1/L2正则化L1正则化L2正则化在深度学习领域，训练模型时，我们不仅要求模型对训练数据集有很好的拟合（较低的训练误差），同时也希望它可以对未知数据集
xzx9·2022-11-23 10:18

【优化策略】解决过拟合——正则化和权重衰减

1.概念区分：权重衰减等价于L2正则化，是一种常用的解决过拟合方法，正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使得学出的模型参数比较小，通常接近于0。
俭任G·2022-11-23 10:48

动态正则化权重系数_权重衰减防止过拟合（L2正则化）

、权重衰减(weightdecay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。
Navis Li·2022-11-23 10:15

过拟合-权重正则化和Dropout正则化

文章目录4.1、权重正则化4.1.1、简介4.1.2、从零开始实现4.1.3、使用Pytorch的简洁实现4.2Dropout正则化4.2.1、简介4.2.2、从零开始实现4.2.3、简洁实现对模型进行评估和优化的过程往往是循环往复的
CityD·2022-11-23 10:43

为什么正则化可以防止过拟合？

以下理解来源于吴恩达老师深度学习视频为什么正则化有利于预防过拟合呢？为什么它可以减少方差问题？我们通过两个例子来直观体会一下。
Jayden yang·2022-11-23 10:09

为什么正则化能够解决过拟合问题？

为什么正则化能够解决过拟合问题一.正则化的解释二.拉格朗日乘数法三.正则化是怎么解决过拟合问题的1.引出范数1.1L_0范数1.2L_1范数1.3L_2范数2.L_2范式正则项如何解决过拟合问题2.1公式推导
不堪沉沦·2022-11-23 09:08

正则化为什么可以防止过拟合

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力。直译应该是规则化（惩罚项），就是说给需要训练的目标函数加上一些规则（限制），让他们不要自我膨胀。
jk英菲尼迪·2022-11-23 09:31

#透彻理解# 机器学习中，正则化如何防止过拟合

简单来说，正则化就是对损失函数增加额外一种约束的方法，主要用来进行特征选择和改善模型的过拟合现象常用的正则化方法有L0正则、L1正则、L2正则、随机正则L0正则：在损失函数后增加一个惩罚项，这个惩罚项计算参数的
energy_百分百·2022-11-23 09:31

终于有人把卷积神经网络（CNN）讲明白了

导读：深度学习作为人工智能的一个分支，在计算机视觉处理方面取得的巨大成就，与深度学习中的算法及方法密切相关，如卷积神经网络、反向传播算法、正则化方法、迁移方法等。
hzbooks·2022-11-23 09:29

防止模型过拟合之权重正则化

权重正则化是对模型的权重进行约束，可以防止模型过拟合。通过对模型的权重进行约束，可以让模型权重趋向于接近0的值。
象象家的小蜜桃·2022-11-23 09:51

机器学习和深度学习中的损失函数

经验风险损失函数表示预测值与真实值之间的差异，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则化。
陶将·2022-11-23 07:48

NNDL 实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类

目录深入研究鸢尾花数据集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4.5.2数据处理4.5.2.1加载数据集4.5.2.2用DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4
乳酸蔓越莓吐司·2022-11-23 06:53

【线性回归——从简单构建到实现数据预测】

深度学习与神经网络day03-线性回归一、简单的线性回归1.1、数据集的构建1.2、模型构建1.3、损失函数1.4、模型优化1.5、模型训练1.6、模型评估1.7、样本数量和正则化系数的影响二、多项式回归
小鬼缠身、·2022-11-23 06:41

用MindSpore框架复现正则化实验：了解正则化手段与提前停止

用MindSpore框架复现正则化实验——了解正则化手段与提前停止实验介绍一般而言，正则化是为了防止过拟合或者帮助优化。
irrationality·2022-11-23 06:08

NNDL 实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类

目录深入研究鸢尾花数据集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DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4
_Gypsophila___·2022-11-23 05:38

计算机视觉算法 面试必备知识点（2022）

目录优化算法，Adam,Momentum,Adagard，SGD原理：正则化：Logit函数和sigmoid函数的关系：损失函数：交叉熵损失函数：神经网络为啥使用交叉熵？
奶盖芒果·2022-11-23 05:02

NNDL 实验三 线性回归

目录前言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
冰冻胖头鱼·2022-11-23 04:32

训练深层网络

批量规范化的原理是：在每次训练迭代中，首先规范化输入—即通过减去其均值并除以其标准差，其中两者均基于当前小批量处理。只有使用足够大的小批量，批量规范化这种方法才是有效且稳定的。
吃pepper的dog酱·2022-11-23 04:27

#Reading Paper# 【曝光偏差】WWW 2022 UKD: Debiasing Conversion Rate Estimation via Uncertainty-regularized

曝光度偏差】UKD:DebiasingConversionRateEstimationviaUncertainty-regularizedKnowledgeDistillation（UKD：通过不确定性正则化知识蒸馏的去偏转化率
堇禤·2022-11-23 03:59

05机器学习

1错误分类度量进行评估假设模型选择选择几次方程来假设，用d表示多项式最高次幂将样本分为三类，用交叉验证集来确定模型选择判断是偏差bias问题还是方差variance问题，即是欠拟合还是过拟合选择恰当的正则化
weixin_57950256·2022-11-23 03:47

机器学习03

目录决策边界损失函数梯度下降过拟合正则化预测的变量y为是一个离散值的情况下的分类问题，这时要运算logistic回归算法，它能让的输出值处于区间之间,该数值用来表示处于某一分类的概率为多大假设，其中g（
weixin_57950256·2022-11-23 03:46

梯度下降法和牛顿法的比较

GradientDescent)算法1.梯度下降背后的思想2.三种梯度下降方法2.1批量梯度下降（BatchGradientDescent）2.2随机梯度下降（StochasticGradientDescent）2.3小批量梯度下降
super_jackchen·2022-11-23 00:30

【PyTorch】深度神经网络及训练

本篇博文主要介绍深度神经网络、梯度下降算法、优化器及正则化等训练优化技巧。
kodoshinichi·2022-11-22 22:45

深度学习笔记2之改善神经网络（调参、优化）

目录第二课week1偏差和方差正则化为什么L2正则化可以减少过拟合：Dropout正则化其他正则化手段归一化输入梯度消失与爆炸week2minibatch梯度下降法batchsize的选择优化算法指数加权平均动量梯度下降
菜鸟中的菜中菜·2022-11-22 22:46

[基本功]pytorch基本操作教程

TensorBoardTransformToTensorNomalizeResizeRandomCroptorch.nn：神经网络的基本架构Module：所有神经网络的基本类ConvolutionLayersPoolingLayers非线性激活正则化层
女青年学习日记·2022-11-22 21:44

TensorFlow笔记_03——神经网络优化过程

目录3.神经网络优化过程3.1预备知识3.2神经网络（NN）复杂度3.2.1NN复杂度3.3指数衰减学习率3.4激活函数3.5损失函数3.6欠拟合与过拟合3.7正则化减少过拟合3.8神经网络参数优化器3.8.1SGD
要什么自行车儿·2022-11-22 21:28

【机器学习】2、梯度下降（下）（随机梯度下降+小批量梯度下降）

写在开始：局部规律的损失函数平均来说是整体损失函数的一个良好的估计。梯度下降（原始版也被称为BGD，批量梯度下降）过程中每一次参数移动都是基于整体规律（全部数据集对应的损失函数）来进行每一次参数迭代，故而其无法跳脱局部最小值点和鞍点陷阱。如果我们采用局部规律（部分数据的损失函数）来进行每一次参数迭代呢？随机梯度下降（StochasticGradientDescent）：每次参数迭代都挑选一条数据来
Wing以一·2022-11-22 20:13

Scikit-Learn （从入门到放弃）一篇全解

标准化和归一化（1）标准化（Standardization）（2）归一化三、sklearn中的逻辑回归评估器使用逻辑回归评估器建模四、sklearn中构建机器学习流五、sklearn中保存模型六、特征衍生，正则化
Wing以一·2022-11-22 20:13

一文详解超参数调优方法

神经网络模型的参数可以分为两类：模型参数，在训练中通过梯度下降算法更新；超参数，在训练中一般是固定数值或者以预设规则变化，比如批大小（batchsize）、学习率（learningrate）、正则化项系数
PaperWeekly·2022-11-22 20:58

机器学习正则化解读

一、正则化概述1、最大的目标：避免过拟合2、手段：通过减小模型复杂度从而达到过拟合，具体的做法是将可能包含噪声的权重系数减小或者直接降为0（去掉这个特征）。
benben044·2022-11-22 18:23

pytorch的学习——迁移学习，模型微调

3、正则化：这里使用BatchNorm，对该层每个节点的这m个输出进行归一化再输出。二、代码肺部感染识别，使用resnet50模型defget_model(
贤貝·2022-11-22 18:40

pytorch学习笔记（2）

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
瓶邪ぴ»·2022-11-22 18:30

Python与人工神经网络（8）——改进神经网络

花了三期的篇幅来改进我们的神经网络：第五期讨论了二次方程成本函数引起的训练变慢的问题，引入了交叉熵成本函数；第六期提到了过度拟合及其解决办法——正则化，并详细论述了L2正则化的原理；第七期主要概括的讲了其他的三种正则化方法
阔活洵信·2022-11-22 17:19

【Abee】吃掉西瓜——西瓜书学习笔记（五）

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）目录【内容包含第六章】间隔与支持向量核函数软间隔（softmargin）正则化(regularization)支持向量回归（SupportVectorRegrassion
AnyaBee·2022-11-22 17:13

深入tensorflow1.x

文章目录一、tensorflow安装二、核心概念2.1计算图2.2Tensor2.3会话Session2.4两层神经网络三、深层神经网络1.优化方法2.指数衰减的学习率3.L1L2L_1L_2L1L2正则化
林子要加油·2022-11-22 16:05

工程研发中EVT、DVT、PVT、MP等名词解释

工程研发中包含的详细阶段：EVT(工程验证测试)→DVT(设计验证测试)→PVT(小批量过程验证测试)→MVT(生产验证测试)→PP(小批量生产)→MP(批量生产)一般主要分为四个阶段：EV(工程样品验证
a1809032425·2022-11-22 16:53

数据预处理与特征工程—9.Lasso算法实现特征选择

而与它同为线性回归正则化方法的Ridge回归只能使某些回归系数接近于0，起不到特征选择的作用。  
哎呦-_-不错·2022-11-22 15:55

吴恩达机器学习 逻辑回归 作业2（Python实现）

题目在本部分的练习中，您将使用正则化的Logistic回归模型来预测一个制造工厂的微芯片是否通过质量保证（QA），在QA过程中，每个芯片都会经过各种测试来保证它可以正常运行。
剑与月光·2022-11-22 13:45

机器学习编程作业（二）逻辑回归（Logistic Regression）

1.2、逻辑函数（Logisticfunctionorsigmoidfunction）1.3、代价函数和梯度（Costfunctionandgradient）1.4、高级优化算法1.5、逻辑回归的预测二、正则化的逻辑回归
Patarw20·2022-11-22 13:44

【机器学习】吴恩达作业2.1，python实现线性不可分logistic逻辑回归

2.1.Logistic回归模型(线性不可分)用正则化的Logistic回归模型来预测一个制造工厂的微芯片是否通过质量保证（QA），在QA过程中，每个芯片都会经过各种测试来保证它可以正常运行。
—Xi—·2022-11-22 13:09

SwAV：Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignments

可以用大批量和小批量进行训练，并且可以扩展到
YoooooL_·2022-11-22 11:34

【Pytorch教程】08-如何使用PyTorch训练简单CIFAR10图片分类器(保姆级)

本期目录1.背景1.1各领域常用库1.2CIFAR10简介2.数据集2.1加载并正则化CIFAR10数据集2.2训练集可视化3.定义卷积神经网络4.定义损失函数和优化器5.训练模型6.保存模型参数7.测试
自牧君·2022-11-22 11:31

人工智能基础 | 回归分析（四）

文章目录前言一、简单数学公式实现一元回归二、公式拆解三、线性回归API初步使用四、线性回归的损失及优化五、梯度下降代码案例公式解释常见的梯度下降算法波士顿回归案例六、交叉验证/网格搜索七、正则化线性模型八
lijiamin-·2022-11-22 09:44
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