小批量正则化第57页

【光流估计】无监督学习的LOSS

文内的公式可在参考文献处找到)目录无监督光流估计损失函数的提出光度损失photometricloss基本的光度损失CharbonnierlossSSIMCensusloss平滑损失smoothloss增强正则化损失

下一个BUG再说·2022-11-22 09:04

python实现svm软间隔_机器学习入门|支持向量机（三）-软间隔与正则化

好了，除了废话不多了，博客以后正常更新噢，不光是机器学习的，还有其他方面的系列学习笔记，希望能有所收获(￣︶￣)↗接着之前的两篇博客：现在来说说软间隔和正则化。

weixin_39629269·2022-11-22 09:37

SVM(一)：SVM入门

SVM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。SVM相关定义1、

knock_me·2022-11-22 08:25

【11月组队学习】误差与梯度下降

改进1增加更多的数据2正则化总结梯度下降原理泰勒展开Loss

一颗_南北·2022-11-22 08:30

动手学习深度学习：09softmax回归的从零开始实现（3）

元素进行比较我们可以评估在任意模型`net`的准确率`Accumulator`实例中创建了2个变量，用于分别存储正确预测的数量和预测的总数量Softmax回归的训练定义一个在动画中绘制数据的实用程序类训练函数小批量随机梯度下降来优化模型的损失函数训练模型

xiao52x·2022-11-22 08:51

动手学习深度学习（总结梳理）——2.Softmax篇章

目录1.Softmoax理论基础2.图像分类数据集2.1数据读取2.2数据探索及可视化操作2.3读取小批量2.4整合组件3.Softmax从0开始实现3.1初始化模型参数3.2定义softmax操作3.3

TheFanXY·2022-11-22 08:51

l2正则化java代码,pytorch 实现L2和L1正则化regularization的操作

1.torch.optim优化器实现L2正则化torch.optim集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器自带的一个参数weight_decay

伊小小·2022-11-22 08:19

模型过拟合-解决方案（一）：Regularization/正则化/Weight Decay【L1正则化、L2正则化】【为了约束模型的参数，防止参数过于偏执（为了拟合某些离群点而导致模型过于复杂）】

人工智能-模型过拟合解决方案：Regularization/正则化/WeightDecay【L1正则化、L2正则化】一、L1-norm(sklearn.linear_model.LassoCV)二、L2

u013250861·2022-11-22 08:49

L1正则化和L2正则化

摘自：https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8456968.html【深度学习】L1正则化和L2正则化在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生

孤舟听雨·2022-11-22 08:48

L1 L2正则化和优化器的weight_decay参数

角度一：解空间形状通常认为L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个参数稀疏的模型。而L2正则化可以让模型的参数取绝对值较小的数。考虑两种正则化函数的等值面与原始Loss函数的等值面的关系。

taoqick·2022-11-22 08:18

（八）学习笔记：动手深度学习（Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集）

目录1.softmax回归的理论部分1.1分类问题1.2网络架构1.3全连接层的参数开销1.4softmax运算1.5小批量样本的矢量化1.6损失函数1.6.1对数似然1.6.2softmax及其导数1.6.3

卡拉比丘流形·2022-11-22 08:47

L1,L2正则化为什么能解决过拟合

转自：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9774315.html避免过拟合的方法有很多：earlystopping、数据集扩增（Dataaugmentation）、正则化

墨小青的程序园·2022-11-22 08:44

一文弄懂L0、L1和L2正则化范式

文章目录正则化L0范数L1范数L2范数elasticnet总结讨论几个问题为什么L1稀疏，L2平滑？实现参数的稀疏有什么好处吗？参数值越小代表模型越简单吗？

HaiwiSong·2022-11-22 08:13

【深度学习】L1正则化和L2正则化

【深度学习】L1正则化和L2正则化在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。

comeonow·2022-11-22 08:08

L1正则化(weight_decay)

关于weight_decay的介绍:参考资料:https://towardsdatascience.com/weight-decay-l2-regularization-90a9e17713cdhttps://stats.stackexchange.com/questions/29130/difference-between-neural-net-weight-decay-and-learning

lyyiangang·2022-11-22 08:08

理解L1和L2正则化为什么能防止过拟合

正则化：指对模型做显示约束，限制模型的参数以避免过拟合。L1正则化：指在代价函数后面添加l1正则化项，惩罚了系数的l1范数（l1范数定义为所有元素的绝对值之和）。

潜行隐耀·2022-11-22 08:34

Pytorch实现L1与L2正则化

关于Pytorch如何实现正则化在这篇博客《pytorch实现L2和L1正则化regularization的方法》其实已经给出了差不多正确的方法，但是这篇博客的代码在实现L2正则的时候是有一点小问题的

JR_Chan·2022-11-22 08:33

L1、L2正则regularization和weight decay

对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。

zhaijianfengrui·2022-11-22 08:02

机器学习(西瓜书+南瓜书-CH6)支持向量机

机器学习CH6-支持向量机1-SVM简介2-SVM算法原理-硬间隔SVM1-间隔与支持向量2-拉格朗日对偶问题3-软间隔与正则化--软间隔SVM4-核技巧-非线性SVM5-支持向量回归6-后续1-SVM

Alexa2077·2022-11-22 07:10

8月吃瓜教程—task04-学习笔记

多层前馈神经网络训练误差为:4误差逆传播算法即最小化训练集D上的累积误差而标准BP算法每次仅针对一个训练样例更新连接权和阈值,基于单个的Ek推导而得.5过拟合与欠拟合的解决方法过拟合:利用验证集达到早停正则化

Hugo Zhong·2022-11-22 06:33

NLP 论文领读｜改善意图识别的语义表示：有监督预训练中的各向同性正则化方法

欢迎关注「澜舟NLP论文领读」专栏，一起探索前沿技术！官网：https://langboat.com本期分享者：甘子发澜舟科技算法实习生郑州大学自然语言处理实验室（ZZUNLP）二年级硕士生，目前正在进行文本纠错方向的研究。E-mail:[email protected]写在前面意图识别（intentdetection）是面向任务对话系统的核心模块，其标注数据较少，所以研究怎样用少量数据训练出

澜舟孟子开源社区·2022-11-22 06:29

机器学习之回归算法

机器学习之回归算法文章目录机器学习之回归算法1.线性回归1.1线性回归原理1.2线性回归的损失与优化原理1.3线性回归API1.4波士顿房价预测（案例）2.欠拟合和过拟合3.岭回归（带L2正则化的线性回归

MxinT·2022-11-22 06:29

浅析线性神经网络——线性回归从零开始代码实现

下面我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。虽然现代的深度学习框架几乎可以自动化地进行所

Hulake_·2022-11-22 06:23

线性回归的从零开始实现+简洁实现

线性回归的从零开始实现我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。

噜啦l·2022-11-22 06:52

线性回归的从零开始实现(线性神经网络)

文章目录线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练小结线性回归的从零开始实现在这一小节中，我们将从零开始实现整个线性回归网络模型，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器

Gaolw1102·2022-11-22 05:51

从零开始的线性回归的代码实现

（注：我们将从零开始实现整个方法，包括流水线，模型，损失函数和小批量随机梯度下降优化器）一：需要的包，并载入random（juterbook好像是自带了）torchd2l可通过镜像下载，快得多1.打开Anaconda

tinason杨·2022-11-22 05:18

简单神经网络代码实现

代码如下：本文实现了L2正则化、dropout正则化、Adam优化算法importmathimportnumpyasnp#随机打乱数据集,并且按mini_batch_size的大小把数据集划分为多个batchdefrandom_mini_batches

codefly-xtl·2022-11-22 05:17

【深度学习-pytorch】线性回归从0开始实现

#从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器frommatplotlibimportpyplotaspltimportrandom#随机化，初始化权重importtorchimporttorchvisionfromd2limporttorchasd2l

cc街道办事处·2022-11-22 05:13

线性回归的从零开始实现

线性回归的从零开始实现一、线性回归算法设计1.导入相关包2.生成人造数据3.使用小批量梯度下降4.初始化参数5.进行预测6.计算损失7.更新参数8.建立模型二、进行试验1.生成人造数据2.建立模型3.显示结果一

codefly-xtl·2022-11-22 05:40

PyTorch学习笔记之模型构建和模型初始化

构造神经网络2.3.2层结构基本介绍1）不含模型参数的层2）含模型参数的层3）卷积层a.原理b.代码c.如何计算输出特征图的大小4）反卷积a.双线性插值上采样b.转置卷积5）池化层a.原理b.代码6）正则化层

laffycat·2022-11-22 01:33

[2022]李宏毅深度学习与机器学习第二讲（选修）听课笔记

听课笔记做笔记的目的GradientDescent前期知识点应用情况AdamvsSGDMAMSGrad和AdaBound改进SGDMRAdamK-stepforward，1stepback提前看到前一个时刻的梯度正则化在优化里的应用如果总结做笔记的目的

走走走，快去看看世界·2022-11-22 00:56

地表建筑物识别——Task02数据扩增

常见的数据扩增方法数据扩增是一种有效的正则化方法，可以防止模型过拟合，在深度学习模型的训练过程中应用广泛。数据扩增的目的是增加数据集中样本的数据量，同时也可以有效增加样本的语义空间。

Ford_66·2022-11-22 00:36

深入浅出 | 图像分类之数据增强全梳理

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

机器学习与AI生成创作·2022-11-22 00:34

python数据挖掘学习笔记——logistic逻辑回归实现

本文着重介绍logistic模型的在二分类上的应用，对于数学的推导证明则省略，logistic模型还有很多拓展的使用，如正则化、通过惩罚项调整系数等都值得学习研究，但本文不做赘述只

仇邇·2022-11-22 00:58

吃瓜教程 | Datawhale-2021.10打卡（Task05）

目录第6章支持向量机6.1间隔与支持向量6.2对偶问题6.4软间隔与正则化6.5支持向量回归参考文献第6章支持向量机6.1间隔与支持向量给定一组线性可分的训练样本，分类学习的目的就是找到一个划分超平面，

喝茶用勺子·2022-11-21 23:48

Datawhale7月“吃瓜教程“Task05打卡

Datawhale吃瓜教程（https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU），记得一键三连~目录Task05详读西瓜书+南瓜书第6章1间隔与支持向量2对偶问题3核函数4软间隔与正则化

qqqqqqqjiajun·2022-11-21 23:08

机器学习算法系列（七）-对数几率回归算法（一）（Logistic Regression Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：线性回归、最大似然估计、一丢丢编程知识一、引言前面几节我们学习了标准线性回归，然后介绍了三种正则化的方法-岭回归、Lasso回归、弹性网络回归，这些线性模型解决的都是回归的问题

Saisimonzs·2022-11-21 23:58

&4_单机优化（确定性算法，优化框架）

优化框架机器学习的优化框架正则化经验风险最小化优化算法的收敛速率假设条件凸函数定义强凸函数定义光滑函数定义优化算法的分类机器学习的优化框架正则化经验风险最小化有监督的机器学习问题：假设输入输出数据Sn=

Mafia.M.A·2022-11-21 21:13

【动手学深度学习】softmax回归的从零开始实现（PyTorch版本）（含源代码）

目录：softmax回归的从零开始实现一、理论基础1.1前言1.2分类问题1.3网络架构1.4全连接层的参数开销1.5softmax运算1.6小批量样本的矢量化1.7损失函数1.7.1对数似然1.7.2softmax

旅途中的宽~·2022-11-21 20:03

深度学习常见概念整理（二）

）22.批量归一化（BatchNormalization）23.卷积神经网络的特点24.过拟合梯度弥散局部极值25.激增梯度问题（ExplodingGradientProblem）26.数据增强27.正则化

叶青古·2022-11-21 20:16

向毕业妥协系列之深度学习笔记（三）DL的实用层面（上）

目录一.训练_开发_测试集二.方差与偏差三.正则化四.Dropout正则化五.其他正则化方法本篇文章大部分又是在ML中学过的，除了Dropout正则化及之后的部分。

深海鱼肝油ya·2022-11-21 20:10

nlp中的对抗训练比较

对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化，提升模型鲁棒性和泛化能力常见的对抗训练有：fgsm、fgm、pgd、FreeAT、yopo、FreeLB、smart，AWP这里给出fgsm、fgm

未来影子·2022-11-21 19:27

机器学习——梯度下降

直到收敛学习率过大的时候，会找不到局部最小值，代码没错的情况下减小学习率过小的话，会导致收敛得很慢多项式回归：把多变量函数转换成多次项的单一变量函数根据实际应用中，选择较符合的替换函数（平方根或三次函数）正则化方程为了解决多变量函数中

荒野的雄狮·2022-11-21 19:17

机器学习——过拟合问题

以此去匹配每一个函数值和函数对象，导致过拟合没有达到很好的预测效果，无法泛化到新的样本中回归方程中在训练集中过拟合的话，在测试集中的准确率往往不会高，就是预测能力不强，有偏差解决过拟合问题的方法减少选取变量的选择，减少特征变量正则化