小批量正则化

理解MVSnet

每张图像对应的相机内参和外参网络输出：概率图+优化深度图，在后处理中使用概率图对优化深度图进行过滤MVSnet的理解一、训练数据处理1.数据准备2.视图选择二、特征提取三、构建特征体四、代价度量五、代价空间正则化六
朽一·2022-11-19 01:09

【论文精读2】MVSNet系列论文详解-RMVSNet

R-MVSNet是在MVSNet的基础上做了一些改进，主要解决的问题是代价体正则化（CostVolumeRegulazation）过程当中对内存过大的问题，主要做了三点改动：（1）在代价体正则化步骤，使用序列化
LiverWhles·2022-11-19 01:38

手撕FastMVSNet，浅谈对网络结构的了解

数据参数读入3.读取pair.txt4.读取图片信息和内外参信息1.确定参考图像2.确定源图像5.适应自采集数据的数据预处理修改二、FastMVSNet网络主体mode.py1.特征提取网络2.深度扩散模块3.正则化网络
pdw233·2022-11-19 01:34

机器学习之弹性网络（Elastic Net)

对弹性网络进行简单的介绍：ElasticNet是一个训练时同时用ℓ1和ℓ2范数进行正则化的线性回归模型，lasso是使用ℓ1范数进行正则化的线性回归模型。
ThePaK·2022-11-19 00:28

机器学习算法系列（六）- 弹性网络回归算法（Elastic Net Regression Algorithm）

serocs.cn一、引言  前面学习了岭回归与Lasso回归两种正则化的方法，当多个特征存在相关时，Lasso回归可能只会随机选择其中一个，岭回归则会选择所有的特征。
Saisimonzs·2022-11-19 00:25

一篇文章完全搞懂正则化（Regularization）

什么是正则化？Regularization，中文翻译过来可以称为正则化，或者是规范化。什么是规则？闭卷考试中不能查书，这就是规则，一个限制。
见见大魔王·2022-11-18 17:22

2020李宏毅机器学习笔记-Condition Generation by RNN&Attention

Attention2.1DynamicConditionalGeneration2.2MachineTranslation2.3ImageCaptionGeneration2.4MemoryNetwork3.TipsforGeneration3.1Attention的正则化
ZN_daydayup·2022-11-18 11:14

【吴恩达机器学习 - 3】利用fmincg函数与正则化实现多元分类问题及神经网络初体验（课后练习第三题ex3）

目录1.多元分类1.1代价函数1.2求最优参数1.3分类预测2.神经网络照旧，本练习的相关资料链接将会扔到评论区，大家自取1.多元分类在上一节练习中已经完成了逻辑回归，也就是分类问题，实际上只是完成了二分类问题，而本节练习将会使用逻辑回归完成手写字体识别（多元分类）问题1.1代价函数该节练习的第一个内容就是完成多分类问题的代价函数，实际上，多分类问题的本质仍然是逻辑回归，因此该代价函数与上节练习所
Beeemo·2022-11-18 09:45

深度学习入门（三十九）计算性能——分布式训练、参数服务器（TBC）

深度学习入门（三十九）计算性能——分布式训练、参数服务器前言计算性能——分布式训练、参数服务器课件（分布式训练）分布式计算GPU机器架构计算一个小批量同步SGD性能性能的权衡实践的建议总结教材（参数服务器
澪mio·2022-11-18 09:13

unet-keras完整训练流程

也有许多新的方法在此基础上进行改进，融合更加新的网络设计理念，在小批量数据集上也经常能取得不错的效果。
小凡爱学习·2022-11-18 08:55

机器学习（06）-SVM算法调参（基于sklearn）

SVM算法调参（基于sklearn）1.简介2.核函数3.参数理解3.1惩罚系数3.2正则化参数penalty3.3损失函数3.4多分类问题4.SVM分类算法5.SVM回归算法6.小结1.简介scikit-learn
赵晞兮·2022-11-18 08:47

2022高教社杯数学建模思路 - 案例：线性回归

details/126211983内容简介符号说明一、线性回归（最小二乘法及其几何意义）1、矩阵表达下的最小二乘法2、最小二乘法的几何意义二、线性回归（最小二乘法-概率视角-高斯噪声-MLE)三、线性回归（正则化
建模君A·2022-11-18 07:56

贝叶斯视角下的机器学习

从一个例子开始讲起1.最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）2.最大后验估计（MaximumAPosterioriEstimation）3.对比MLE和MAE二、机器学习中的损失函数&正则化
何以少团栾。·2022-11-18 00:39

几句话搞懂朴素贝叶斯法（简单理解和应用）

几句话搞懂朴素贝叶斯法（简单理解和应用）适合如我这般完全忘记数学知识的小白，大佬可绕行贝叶斯定理先验概率条件概率极大似然估计贝叶斯估计公式解读：贝叶斯公式、极大似然估计、贝叶斯公式变形正则化（regularizer
Lipyoung·2022-11-17 13:38

【结构设计】案例：为什么第一次安装会把220V电源输入接口装反

新产品样机开发第一阶段装配的时候我没有参与，到小批量10几台的时候，因为样机物料和疫情的原因项目延迟了，所以急着把小批量样机装出来。
阳光宅男@李光熠·2022-11-17 10:37

Python3《机器学习实战》学习笔记（九）：ANN人工神经网络基础详解

2.4视觉任务中遇到的问题2.4.1回顾K近邻算法2.4.2为啥不能用K近邻2.5得分函数2.6损失函数2.7前向传播流程2.8反向传播计算2.9神经网络整体架构2.10神经元个数对结果的影响2.11正则化和激活函数
Charliefive·2022-11-17 09:28

每天五分钟机器学习：使用支持向量机的时候，如何选择模型参数？

CC=1/入,因此:C较大时，相当于λ较小，意味着不使用正则化，可能会导致过拟合，高方差。C较小时，相当于λ较大，可能会导致欠拟合，高偏差。
幻风_huanfeng·2022-11-17 09:23

【ML】支持向量机SVM：线性可分与非线性可分、硬间隔与软间隔

支持向量机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。
一只干巴巴的海绵·2022-11-17 09:52

R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型|附代码数据

p=22721LeaseAbsoluteShrinkageandSelectionOperator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择根据惩罚项的大小，LASSO将不太相关的预测因子缩小到（
·2022-11-16 23:21

【特征选择】特征选择指标和方法小汇总

一、简介1、对特征选择的指标提供计算方法和代码，包括有：相关系数、互信息、KS、IV、L1正则化、单特征模型评分、特征重要度或系数大小、boruta特征评价、递归特征消除排序。
我叫陈叉叉叉叉·2022-11-16 20:02

【特征选择】特征选择指标和方法小汇总

一、简介1、对部分特征选择的指标提供计算方法和代码，包括有：相关系数、互信息、KS、IV、L1正则化、单特征模型评分、特征重要度或系数大小、boruta特征评价、递归特征消除排序。
我叫陈叉叉叉叉·2022-11-16 20:01

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-重要参数penalty & C

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili正则化是用来防止模型过拟合的过程，常用的有L1正则化和L2正则化两种选项
烧灯续昼2002·2022-11-16 20:29

Real-ESRGAN超分辨网络

正文开始目录创新点重点提要数据集构建First-orderHigh-ordersincfilter网络结构生成网络对抗网络光谱标准正则化训练实验数据论文：Real-ESRGAN:TrainingReal-WorldBlindSuper-ResolutionwithPureSyntheticDa
毋小黑·2022-11-16 18:23

小白学机器学习西瓜书-第六章支持向量机(3)

小白学机器学习西瓜书-第六章支持向量机36.6软间隔与正则化在前面的讨论中，我们一直做了一个假定，即存在一个超平面能够将不同类的样本完全进行区分。
顾耒之·2022-11-16 13:14

向毕业妥协系列之机器学习笔记:构建ML系统(一)

目录一.模型评估二.模型选择&交叉验证测试集的训练方法三.通过偏差与方差进行诊断四.正则化&偏差&方差一.模型评估以预测房价现在有十个训练示例，我们取其中30%也就是3个作为测试集，剩余的7个就是训练集
深海鱼肝油ya·2022-11-16 11:19

如何理解线性回归的多重共线性、岭回归和Lasso（案例：波士顿房价数据集）

（案例：波士顿房价数据集）如何使用岭迹图选择最佳正则化参数？（案例：希尔伯特矩阵）如何在sklearn中使用linear_m
好好学习的星熊·2022-11-16 10:18

机器学习03——线性回归过拟合正则化 L1L2正则 岭回归 Lasso回归 弹性网络

最小二乘回归中，目标函数只考虑了模型对训练样本的拟合程度：原则上任意复杂的模型能完全拟合训练数据。我们称之为过拟合。•过拟合（overfitting）：过于复杂的模型与训练数据拟合得太好，但和测试数据拟合得不好。•欠拟合（underfitting）：过于简单的模型与训练数据拟合得欠佳（和测试数据自然也拟合得不好）注意：线性回归中采用线性模型。而线性模型是很简单的模型，所以当特征维数不是太高时，线性
逗创创·2022-11-16 10:47

岭回归、lasso回归、ElasticNet回归概念整理

1.引入为了防止过拟合的现象出现，引入正则化方法。
我不是企鹅·2022-11-16 10:17

正则化的岭回归、套索回归以及弹性网络

岭回归成本函数2.3模型训练方法三.Lasso回归3.1简介3.2Lasso回归成本函数3.2Lasso回归次梯度向量3.3操作实例四.弹性网络4.1简介4.2弹性网络的成本函数4.3实例五.总结一.简介正则化的具体知识看我这篇博客我们知道正则化的本质是通过约束模型的权重来实现的
jakiechaipush·2022-11-16 10:16

岭回归，LASSO回归与弹性网

话句话说就是特征向量组成的矩阵不是一个满秩矩阵（特征数大于对应矩阵的秩）岭回归岭回归的代价函数是经过L2正则化（正则化可以降低模型复杂度）后的代价函数，如下，并对其求导令导数为0，得到参数θθθ（也即www
Leee_song·2022-11-16 10:46

正则化线性模型+岭回归+lasso回归+弹性网络+糖尿病数据案例分析

1、岭回归+lasso回归+弹性网络岭回归的由来以及效果在上一篇博客中已经介绍过了，这里用另一种方法介绍：在原损失函数中添加惩罚项，控制拟合参数的大小，即添加正则项。使正则项和原最小二乘法之和达到最小时，求得的参数为最后解。lasso添加的正则项稍有不同，弹性网络则结合了lasso和岭回归。j岭回归：lasso:弹性网络：小结：岭回归比较常用，当自变量较多时，而有用的变量可能较少时，lasso和弹
@Irene·2022-11-16 10:46

正则线性模型之岭回归(Ridge Regression)、套索回归(Lasso Regression)、和弹性网络(Elastic Net)

正则线性模型减少过度拟合的一个好办法就是对模型正则化（即约束它）：它拥有的自由度越低，就越不容易过度拟合数据。比如，将多项式模型正则化的简单方法就是降低多项式的阶数。
「已注销」·2022-11-16 10:07

岭回归、Lasso回归和弹性网络

减少过拟合的一个好方法是对模型进行正则化（即约束模型）：它拥有的自由度越少，则过拟合数据的难度就越大。正则化多项式模型的一种简单方法是减少多项式的次数。
Brice Loskie·2022-11-16 10:06

西瓜书学习第六章---SVM

SVM一、间隔与支持向量1.1分类学习的基本思想1.2支持向量机的思想二、对偶问题2.1求解过程2.2KTT条件三、核函数3.1核函数的作用3.2核函数作用的数学体现3.3常用的核函数四、软间隔和正则化
Dr. J·2022-11-16 07:24

图形学-几何-网格操作

基本的操作包括网格细分（MeshSubdivision），网格简化（MeshSimplify）以及网格正则化（MeshRegularization）。本章将会对前两个操作进行讲解。
搬砖怪·2022-11-16 07:04

dropout层

一、简介当训练模型较大，而训练数据很少的话，很容易引起过拟合，一般情况我们会想到用正则化、或者减小网络规模。
小小小~·2022-11-16 01:12

CS231n 6.1激活函数 学习笔记

最小批量梯度下降训练神经网络内容总述准备我们在刚开始要如何建立起神经网络要选择什么样的激活函数怎么做数据预处理权重初始化、正则化和梯度检查动态训练如何监督这个学习过程如何选择参数的特定更新规则怎样做超参数优化从而获取最佳超参数模型评估和模型集成激活函数
江湖小白骗·2022-11-15 19:13

离线强化学习论文学习 Critic Regularized Regression

在本文中，我们提出了一种新的离线RL算法，使用一种形式的临界正则化回归(CRR)从数据中学习策略
孙敬博·2022-11-15 17:44

[2022-10-13]神经网络与深度学习第3章-前馈神经网络(part3)

前馈神经网络(part3)写在开头鸢尾花数据集介绍Iris数据集背景和内容Iris数据集数据Iris数据集使用PCA降维呈现数据选取前两个特征绘制实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类数据处理针对大量的数据：小批量梯度下降模型构建
三工修·2022-11-15 17:41

机器学习实战—无监督学习之聚类

.聚类2.1简介2.2聚类算法K-Means2.2.1简介2.2.2K-means原理2.2.3K-means使用2.2.4中心点初始化方法2.2.4K-means++2.2.5加速的K-means和小批量
jakiechaipush·2022-11-15 17:40

DropPath或drop_path正则化（通俗易懂）

DropPath/drop_path是一种正则化手段，和Dropout思想类似，其效果是将深度学习模型中的多分支结构的子路径随机”删除“，可以防止过拟合，提升模型表现，而且克服了网络退化问题。
惊鸿落-Capricorn·2022-11-15 13:23

机器学习过拟合---范数

过拟合产生的原因：①假设过于复杂②噪音数据③数据规模太小解决过拟合的方案：数据清洗（将错误的lable纠正或者删除错误的数据），伪造更多的数据，正则化，验正正则化--范数:转自http://blog.csdn.net
weixin_34217773·2022-11-14 13:46

医学图像分割的半监督学习综述

Title：目录Abstract（摘要）二：前期2.1半监督学习的基本分类2.2半监督学习的三个假设三：半监督学习图像分割的相关工作半监督医学图像分割问题的分类无监督正则化具有知识先验的半监督医学图像分割其他半监督医学图像分割方法四
不想敲代码的小杨·2022-11-14 12:35

常见迭代优化算法解析及python实现

目录1、梯度下降1.1.1批量梯度下降：每次迭代依据全体样本的误差结果更新回归系数1.1.2随机梯度下降：每次迭代依据某个样本的误差结果更新回归系数1.1.3小批量梯度下降：每次迭代依据部分样本的误差结果更新回归系数
TingXiao-Ul·2022-11-14 11:58

机器学习 正则化 学习笔记

今天阅读了一篇andrewng的机器学习课程笔记，讲的是正则化。
weixin_30690833·2022-11-14 10:51

吴恩达 机器学习 正则化 学习笔记

正则化解决/缓解过拟合问题首先，介绍几个概念“欠拟合”与“刚刚好”与“过拟合”“欠拟合”其实相对容易解决，通过不断地调参，总可以使拟合度逐渐提高而“过拟合”的问题则相对麻烦一些Q:什么情况会出现过拟合?
In_the_wind_·2022-11-14 10:51

学习笔记之模型正则化

我们前面提到过，降低方差的方法有模型正则化，此方法也是最重要提供模型泛化能力方法。我们今天了解L1和L2两种正则化方法。用到正则化的算法有Lasso回归、岭回归、支持向量机等。
逆游的鲤鱼·2022-11-14 10:21

machine learning学习笔记（三）正则化

为什么要正则化？就是为了解决过拟合问题。为啥过拟合？
水母君98·2022-11-14 10:50

机器学习学习笔记—正则化的理解

这几天在学习李航的统计学习方法，来谈谈我对于机器学习中正则化的理解：什么是正则化如何理解正则化正则化的作用第一个问题，什么是正则化？
爱琢磨先森·2022-11-14 10:50

归因分析笔记2:因果正则化学习论文

因果正则化学习Matlib代码https://github.com/Silver-Shen/Causally-Regularized-Learning论文https://dl.acm.org/doi/10.1145
lagoon_lala·2022-11-14 10:20
上一页 58 59 60 61 62 63 64 65 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他