小批量正则化第63页

深度学习必备基础知识点

深度学习必备基础知识点一、人工智能、机器学习与深度学习三者区别一、机器学习流程：二、深度学习种特征工程的作用：三、得分函数的作用四、损失函数的作用五、前向传播整体流程六、反向传播的计算方法七、神经网络整体架构八、正则化与激活函数的作用九

敷衍zgf·2022-11-03 08:03

机器学习实战—决策树算法

决策树分类算法使用2.2决策树可视化2.3决策树预测流程2.4决策树估计类概率三.CART剪枝训练算法3.1简介3.2Cart分类成本函数四.基尼不纯度或熵4.1简介4.2决策树的第i个节点熵的计算公式4.3正则化参数五

jakiechaipush·2022-11-02 23:07

scikit-learn机器学习笔记——线性回归，岭回归

岭回归线性回归损失函数最小二乘法直接求解最小二乘法梯度下降sklearn线性回归方程求解、梯度下降API回归性能评估：sklearn回归评估API线性回归实例过拟合与欠拟合降低过拟合和欠拟合的方法L2正则化带有正则化的线性回归

学习爱好者fz·2022-11-02 22:04

传统机器学习笔记6——回归树模型

目录前言一.决策树回归1.1.核心思想二.启发式切分与最优属性选择2.1.回归模型示例2.2.回归树的构建方法递归二分过拟合与正则化3.1.过拟合问题3.2.过拟合问题的解决方法3.2.1.约束控制树的过度生长

I松风水月·2022-11-02 22:58

机器学习中的过拟合与欠拟合

目录一、什么是过拟合与欠拟合二、原因及解决方法三、正则化类别四、拓展—原理问题：训练数据训练的很好啊，误差也不大，为什么在测试集上面有问题呢？

hyk今天写算法了吗·2022-11-02 18:04

深度学习入门（十一）权重衰减

深度学习入门（十一）权重衰减前言权重衰退使用均方范数作为硬性限制（不常用）使用均方范数作为柔性限制演示对最优解的影响参数更新法则总结代码演示(从零实现)1初始化模型参数2定义L2范数惩罚3定义训练代码实现4忽略正则化直接训练

澪mio·2022-11-02 15:37

深度学习入门（十三）前向传播、反向传播和计算图

反向传播和计算图前言前向传播、反向传播和计算图教材前向传播前向传播计算图反向传播训练神经网络小结前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用，防止遗忘前向传播、反向传播和计算图教材我们已经学习了如何用小批量随机梯度下降训练模型

澪mio·2022-11-02 15:29

初识深度学习-吴恩达

1.欢迎神经网络和深度学习深度学习实践正则化诊断偏差算法结构化机器学习工程CNN卷积神经网络RNN循环神经网络模型LSTMNPL自然语言处理2.什么是神经网络房屋价格预测案例你只需要负责输入数据即可3layerstructureCNNRNN

王摇摆·2022-11-01 23:34

09 Softmax 动手学深度学习 PyTorch版李沐视频课笔记

版李沐视频课笔记一、图像分类数据集1.Fashion-MNIST2.通过框架的内置函数将Fashion-MNIST数据及下载并读取到内存中3.两个可视化数据集的函数4.几个样本的图像及其相应的标签5.读取一小批量数据

认真学习的小张·2022-11-01 19:45

李沐动手学深度学习第四章-4.10.实战Kaggle比赛：预测房价

目录前几节我们学习了一些训练深度网络的基本工具和网络正则化的技术（如权重衰减、暂退法等）。本节我们将通过Kaggle比赛，将所学知识付诸实践。介绍数据预处理、模型设计和超参数选择。

nousefully·2022-11-01 19:42

李沐_动手学深度学习第7章优化算法_笔记

目录1.优化与深度学习1.1优化与深度学习的关系1.2优化在深度学习中的挑战2.梯度下降和随机梯度下降2.1一维梯度下降2.2学习率3.小批量随机梯度下降4.Adagrad算法5.RMSProp算法6.

爱敲代码的小雨·2022-11-01 19:38

机器学习入门（五）回归问题中的曲线过拟合问题及解决

目录5回归问题中的曲线过拟合问题及解决5.1过拟合问题介绍5.1.1线性回归中的曲线过拟合问题5.1.2逻辑回归中的曲线过拟合问题5.1.3如何解决过拟合问题5.2将参数正则化解决过拟合问题5.3正则化线性回归

Courage2022·2022-11-01 17:27

神经网络的正则化

文章目录参数惩罚L2正则化L1正则化Dropout附录神经网络在训练集中的损失值很低，但在测试集中的损失却很大，这就是过拟合（overfitting）现象。

电器爆破专家·2022-11-01 11:18

机器学习实战（支持向量机）

（模型过拟合，C值调小进行正则化）软间隔分类：在“街道”的宽度和间隔违例（错误分类）之间找到良好的平衡的分类。

aka.炼金术士·2022-10-31 21:54

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自定义加载数据集4.5.2.2用DataLoader

笼子里的薛定谔·2022-10-31 11:33

Deep Learning based End-to-End Wireless Communication Systems without Pilots

端到端框架使用小批量输入数据和通道样本进行训练。与在当前通信系统中使用导频信息隐式或显式估计未知信道参数不同，发射机DNN学

kopkd·2022-10-31 11:03

常见机器学习算法的优缺点及如何选择2

目录编辑正则化算法（RegularizationAlgorithms）包括的算法优点缺点集成算法包括的算法优点缺点决策树算法（DecisionTreeAlgorithm）包括的算法优点缺点回归（Regression

allein_STR·2022-10-31 10:55

PyTorch学习—17.正则化之weight_decay与dropout

文章目录一、正则化与偏差-方差分解二、pytorch中的L2正则项—weightdecay（权值衰减）三、Dropout概念四、dropout抑制过拟合的工作原理五、dropout内部是怎么实现只让部分信号通过并不更新其余部分六

哎呦-_-不错·2022-10-30 07:50

l2正则化python_PyTorch1.0实现L1，L2正则化及Dropout (附dropout原理的python实现)

#包importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#torchvision包收录了若干重要的公开数据集、网络模型和计算机视觉中的常用图像变换importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpy

weixin_39665379·2022-10-30 07:49

PyTorch入门精简资料（五）PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout

Datawhale_Task5PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout了解知道Dropout原理用代码实现正则化(L1、L2、Dropout）Dropout的numpy实现PyTorch中实现

Courageux-J·2022-10-30 07:11

机器学习之L1正则化和L2正则化（附源码解析）

首先说一下什么是正则化，其实它就是一个减少方差的策略。那么什么是方差呢？在这里也引入一个和方差相辅相成的概念--偏差。

Aliert·2022-10-30 07:41

正则化之L1和L2已经dropout的一些理解和pytorch代码实现与效果证明

文章目录前言L1正则化L2正则化dropout参考前言正则化主要解决模型过拟合问题，主要是通过减小w的值，即模型的权重来缓解过拟合的。可以看这么一张图，需要一条曲线去拟合图上x的点。

Icy Hunter·2022-10-30 07:27

机器学习算法笔记：降维

文章目录降维线性降维-主成分分析PCA原始空间重构最大投影方差最小重构距离SVD与PCoAP-PCA参考文献降维解决过拟合问题除正则化和添加数据外，降维就是最好的方法。

xiaochengJF·2022-10-30 02:38

机器学习（四）过拟合问题

如果我们有太多的特征，会拟合的很好，但是可能不能识别新的数据减少特征的数量正则化：保留所有的特征，但减少magnitude/values（权重）代价函数使theta3，theta4更小，则theta3，

Charliefive·2022-10-28 14:24

进阶篇

目录模型实用技巧特征提升特征抽取特征筛选模型正则化欠拟合与过拟合L1范数正则化L2范数正则化模型检测留一验证交叉验证超参数搜索网格搜索并行搜索流行库/模型实践自然语言处理包（NLTK）词向量(Word2Vec

萌新待开发·2022-10-28 10:54

Python 实现矩阵分解

2、确定包含正则化的损失函数。3、对损失函数求导，利用梯度下降法，更新U、V。4、循环步骤3，直到损失函数小于某个值为止。frommat

苗妮·2022-10-28 07:27

深度学习专有名词解释

可以通过优化进行学习超参数：用来定义模型结构或优化策略2.batch_size批处理每次处理的数据数量3.epoch轮次把一个数据集，循环运行几轮4.transforms变换主要是将图片转换为tensor，旋转图片，以及正则化

周太阳·2022-10-27 17:53

深度学习 - 国科大2020年试题

输入人工构造的神经网络（其模仿大脑神经元之间的传递），通过神经网络的多层运算自动提取更高层次的数据分布式特征表示；稀疏自编码器：当隐藏节点较多时，自编码器会学习到很多冗余信息，降低压缩效率，因此向自编码器中添加正则化项

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-10-27 17:51

机器学习面试题-第五章正则化（大厂必问，历经半年整理）

5.正则化手推L1,L25.1什么是正则化？如何理解正则化？5.2L0、L1、L2正则化？5.3L1和L2正则化有什么区别？‍5.4L1在0处不可导是怎么处理的？5.5L1正则化产生稀疏性的原因?

cc13186851239·2022-10-27 17:49

[深度学习] 名词解释--正则化

正则化花书的定义：凡是可以减少泛化误差（过拟合）而不是减少训练误差的方法，都叫正则化方法。

nocol.·2022-10-27 17:48

拉格朗日对偶问题的一些介绍

前言还记得SVM里用到拉格朗日对偶，将有约束条件转换成无约束条件问题进行最优值求解，其实也只是会用这个方法而已，至于为啥能这么用，还是不知道的，接下来深入理解一下吧，也为了之后学习正则化

Icy Hunter·2022-10-27 09:43

每天五分钟机器学习：L1正则化和L2正则化有什么区别？

本文重点正则化包含L1正则化和L2正则化，本文将介绍一下这两个正则化有什么不同？

幻风_huanfeng·2022-10-26 15:23

每天五分钟机器学习：如何解决模型出现的过拟合和欠拟合问题？

普通机器学习算法解决高方差的方法1.使用更多的样本2.减少特征的数量3.增加正则化程度λ普通机器学习算法解决高偏差的方法1.使用更多的特征2.增加多项式特征3.减少正则化程度4.增加模型的复杂度神经网络的方差和偏差问题

幻风_huanfeng·2022-10-26 15:53

每天五分钟机器学习：解决神经网络过拟合问题的神器Dropout技术

Dropout之前的L1正则化和L2正则化相当于在极大似然估计基础上加上了先验概率，那么这个相当于修改了损失函数。而Dropout技术并没有修改损失函数，而是修改了网络结构。

幻风_huanfeng·2022-10-26 15:53

传统机器学习笔记3——逻辑回归算法

目录前言一.逻辑回归核心思想1.1.线性回归与分类1.2.核心思想二.Sigmoid函数与决策边界2.1.线性决策边界的生成2.2.非线性决策边界生成三.梯度下降与优化3.1.损失函数3.2.梯度下降四.正则化与过拟合

I松风水月·2022-10-25 19:52

每天五分钟机器学习：如何调整机器学习中经常遇到的正则化参数λ

本节课程我们学习正则化参数λ又和高偏差和高方差什么关系呢？加入正则化参数λ的代价现在我们使用这样的高阶多项式来进行拟合

幻风_huanfeng·2022-10-25 14:06

每天五分钟机器学习：通过交叉验证集和测试集寻找最佳模型参数

如何正确选择学习算法中的正则化参数λ？以上这些问题我们称之为模型选择的问题。多项式次数选择如上所示有十个模型，我们用d来表示应该选择的多项式次数。

幻风_huanfeng·2022-10-25 14:35

跟李沐学AI-动手学深度学习-权重衰退+Dropout

目录权重衰退使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为柔性限制总结Dropout(丢弃法)动机无偏差的加入噪音使用丢弃法推理中的丢弃法总结权重衰退是最广泛使用的正则化的技术之一。

洋-葱·2022-10-24 18:19

统计学习方法01——概论

scipy.optimize.leastsq）1.1.1画图显示中文标签和正负号1.1.2正态分布（np.random.randn）1.1.3scipy.linalg(线性代数)2.多项式拟合目标函数2.1利用正则化降低过

Top Secret·2022-10-24 18:46

每天五分钟机器学习：用两种方法求出正则化的线性回归模型最优解

本节课程我们还是使用这两种算法来求解带有正则化项的线性回归最优解。

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:13

日志分析工具：画出loss曲线

基本功能：生成loss图片，保存到log日志的同一目录下，取名与log文件一致；内容涉及正则化&plot画图技巧在跑深度学习项目的时候，可能会有各种各样的log日志，写一个工具包可以快速画出loss图很方便

我有明珠一颗·2022-10-24 10:35

Spark Machine Learning(SparkML):机器学习(部分三)

目录8.协同过滤(CollaborativeFiltering)8.1交替最小二乘ALS8.2显式和隐式反馈8.3缩放正则化参数8.4冷启动策略8.5代码示例:9.频繁模式挖掘(FrequentPatternMining

Thomson617·2022-10-24 07:06

图卷积神经网络GCN原理总结

目录1.图信号处理知识1.1图的拉普拉斯矩阵1.1.1拉普拉斯矩阵的定义及示例1.1.2正则化拉普拉斯矩阵1.1.3拉普拉斯矩阵的性质1.2图上的傅里叶变换1.3图信号滤波器2.图卷积神经网络2.1数学定义

Mr.琛·2022-10-23 09:32

神经网络优化器

本博客介绍了神经网络训练过程中的常见优化策略，并进行了分析和对比，包括梯度下降、小批量梯度下降、动量梯度下降、RMSProp、Adam等。

心上木目·2022-10-22 07:13

Word2Vec(Skip-Gram和CBOW) - PyTorch

词嵌入(Word2vec)1.Skip-Gram2.CBOW模型二、负采样和分层softmax1.负采样2.分层Softmax三、用于预训练词嵌入的数据集1.下采样2.中心词和上下文词的提取3.负采样4.小批量加载训练实例四

葫芦娃啊啊啊啊·2022-10-21 20:06

【统计学习｜书籍阅读】第七章支持向量机 p95-p133

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问题，也等价于正则化合页损失函数最小化问题。支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。线性可分硬间

Lydia.na·2022-10-21 15:51

【论文分享】联合形态学滤波和卷积稀疏编码的图像去雨

【论文分享】联合形态学滤波和卷积稀疏编码的图像去雨摘要引言相关原理SVT(steerabletotalvariation,STV)卷积稀疏编码模型本文方法多尺度自适应形态学滤波低频分量的保边正则化基于MS-CSC

Alex抱着爆米花·2022-10-20 22:58

【transformer】|李宏毅 transformer encoder

结构通常有编解码器可以用于语音-文字识别，不同语言文字翻译、语音-文字翻译输出向量维度由模型决定用于目标检测transformer结构encoder多个模块处理具体来说蓝色输入与经过自注意模块输出做residual相加后，经过层正则化

rrr2·2022-10-19 19:12

吴恩达机器学习（十三）—— ex5：Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance（MATLAB+Python）

一、线性回归的正则化1.1可视化数据集1.2正则化线性回归的代价函数1.3线性回归梯度的正则化1.4拟合线性回归二、偏差和方差2.1学习曲线三、多项式回归3.1学习多项式回归3.2可选练习：调整正则化参数

大彤小忆·2022-10-19 13:34

【机器学习】Linear Regression Experiment 线性回归实验 + Python代码实现

2.3可视化回归线2.4sklearn实现线性回归三、常用预处理方法3.1归一化3.2标准化3.3中心化3.4预处理方法小结四、梯度下降模块4.1全批量梯度下降4.2随机梯度下降4.3MiniBatch小批量随机梯度下降

WSKH0929·2022-10-19 13:33

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