小批量正则化第66页

9--RNN

有隐藏状态的循环神经网络假设在时间步t有小批量输入，即对于n个序列样本的小批量，的每一行对应于来自该序列的时间步t处的一个样本，用表示时间步t的隐藏变量。

pepsi_w·2022-09-11 07:18

卷积神经网络的深入理解-正则化方法篇

卷积神经网络的深入理解-正则化方法篇正则化方法（持续补充）一、显式正则化方法1、模型集成2、Dropout技术（神经元）3、参数正则化方法二、隐式正则化方法正则化方法（持续补充）为防止网络模型出现过拟合这种情况

燃烧吧哥们·2022-09-08 07:01

猿创征文｜深度学习基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

一、小批量梯度下降法在梯度下降法中，目标函数是整个训练集上的风险函数，这种方式称为批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）。

猿童学·2022-09-08 07:27

Pytorch优化器全总结（一）SGD、ASGD、Rprop、Adagrad

目录写在前面一、torch.optim.SGD随机梯度下降SGD代码SGD算法解析1.MBGD（Mini-batchGradientDescent）小批量梯度下降法2.Momentum动量3.NAG(Nesterovacceleratedgradient

小殊小殊·2022-09-06 14:33

吴恩达深度学习笔记（四）——深度学习的实践层面

这里沿用的仍然是猫咪图片分类的例子：三、机器学习基础解决高方差：扩充数据集、正则化、或者其他模型

子非鱼icon·2022-09-04 07:43

ECCV 2022 | MVDG:一种用于域泛化的统一多视图框架

具体来说就是，在训练阶段，开发了一种多视图正则化元学习算法，利用多个优化轨迹产生适合模型更新的优化方向。在测试阶段，利用多幅增强图像进行多视图预测，缓解了预测不稳定的问题，显著提高了模型的可靠性。

CV技术指南(公众号)·2022-09-03 19:12

3.14 正向传播、反向传播和计算图

前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。

咕噜呱啦·2022-09-03 07:12

常见机器学习算法优缺点总结

1.1（正则化）线性回归线性回归是回归任务最常用的算法。它最简的形式，是用一个连续的超平面来拟合数据集（比如，当你仅有两个变量时就用一条直线）。如果数据集

junzhou134·2022-09-03 07:39

神经网络正则化技术防过拟合和R语言CNN卷积神经网络手写数字图像数据MNIST分类

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23184在训练深度神经网络时，在训练集和验证集上实现相同的性能通常很麻烦。验证集上相当高的误差是过度拟合的明显标志：神经网络在训练数据方面变得过于专业。在本文中，我们提供了有关如何绕过此问题的综合指南。神经网络中的过拟合在处理任何机器学习应用程序时，重要的是要清楚地了解模型的偏差和方差。在传统的机器学习算法中，我们讨论了偏差与方差的权衡**，它包

·2022-09-02 16:53

55_循环神经网络RNN的实现动手学深度学习 PyTorch版李沐视频课笔记

动手学深度学习PyTorch版李沐视频课笔记李沐视频课笔记其他文章目录链接(不定时更新)文章目录动手学深度学习PyTorch版李沐视频课笔记一、RNN从零开始实现1.读取数据集2.独热编码3.每次采样的小批量数据形状是二维张量

认真学习的小张·2022-09-02 14:52

数据挖掘代码实例学习——Pandas、sklearn数据预处理（包含pandas库以及所需依赖包安装教程）

目录1.概述2.准备工作（1）安装软件包（2）数据准备3.实践（1）缺失值的处理（2）异常值的处理（3）数据的标准化（4）数据的正则化3.总结1.概述无论是在数据挖掘还是机器学习当中，数据的好坏很大程度决定了最后训练出来的模型的预测和泛化能力的好坏

长弓同学·2022-09-02 10:41

深度学习（二）吴恩达给你的人工智能第一课： 02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

1.3.2、偏差1.3.4、方差1.4正则化1.5为什么正则化可以减少过拟合？

我爱AI·2022-09-01 10:28

机器学习实战（6）——决策树

目录1决策树训练和可视化2做出预测3估算类别概率4CART训练算法5正则化超参数6回归7不稳定性1决策树训练和可视化下面简单看一下例子：常规模块的导入以及图像可视化的设置：#Commonimportsimportnumpyasnpimportos

WHJ226·2022-09-01 07:50

神经网络（七）优化与正则化

一、定义优化：经验风险最小（期望风险难以计算）正则化：降低模型复杂度（防止过拟合）二、网络优化难点：①结构差异较大（没有通用优化算法、超参数较多）②非凸优化（参数初始化、逃离局部最优/鞍点）③梯度消失/

ViperL1·2022-08-31 07:59

线性回归实现

1.python实现步骤数据部分数据生成数据处理（小批量提取，生成迭代器）模型初始化模型定义模型初始化损失函数定义更新规则：优化函数定义：SGD梯度下降训练（包含求出损失，反向传递，梯度下降，梯度清零）

格格巫 MMQ!!·2022-08-28 07:56

【进阶版】机器学习之稀疏学习、特征选择、过滤式选择、包裹式选择、正则化等（18）

机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册特征选择与稀疏学习子集搜索与评价过滤式选择（Relief）包裹式选择（LVW）嵌入式选择与正则化稀疏表示与字典学习压缩感知每文一语欢迎订阅本专栏

王小王-123·2022-08-25 07:01

优达学城《DeepLearning》2-1：卷积神经网络

SGD相对于GD优势在于：①不用计算全部图片输入网络的梯度，而用小批量图来更新一次网络，极大提升训练速度。②“歪歪扭扭”地走，天生容易

⊙月·2022-08-25 07:29

cs231n_2018_lecture08_notes_nn硬软件平台

要点：神经网络的硬件和软件平台在课件最开始总结了lecture07讲的关键：optimization的选择——SGD+Momentum,Nesterov,RMSProp,Adamdropout正则化可以看作是在网络的前向传播过程中加噪

is_fight·2022-08-25 07:57

【深度学习】吴恩达深度学习-Course2改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-第三周超参数调试、Batch正则化和程序框架编程

（本篇文章使用TF2.0进行编程）视频链接：【中英字幕】吴恩达深度学习课程第二课—改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化参考链接：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course2-改善深层神经网络-第三周作业

passer__jw767·2022-08-24 15:14

【机器学习小记】【风格迁移】deeplearning.ai course4 4th week programming（tensorflow2)

特殊应用-风格迁移神经风格转换NST（NeuralStyleTransfer)迁移学习加载模型建立有多输出的模型加载模型在VGG19中挑选风格层和内容层的输出构建模型定义风格矩阵定义损失函数加载图片正则化主函数组合

LittleSeedling·2022-08-24 15:41

深度学习【使用pytorch实现基础模型、优化算法介绍、数据集的加载】

线性回归完整代码2.在GPU上运行代码3.常见的优化算法介绍3.1梯度下降算法（batchgradientdescentBGD）3.2随机梯度下降法(StochasticgradientdescentSGD)3.3小批量梯度下降

hike76·2022-08-24 15:46

Tensorflow学习笔记4——神经网络优化

Tensorflow学习笔记4第四讲神经网络优化激活函数、神经网络的复杂度的简单介绍神经网络优化的四大部分1、损失函数loss2、学习率learning_rate3、滑动平均（影子值ema）4、正则化第四讲神经网络优化这一讲的知识点很多

不务正业的程序媛·2022-08-24 11:26

曹建老师Tensorflow笔记——神经网络搭建八股

get_bias()'''defforward(x,regularizer):w=b=y=returnydefget_weight(shape,regularizer):w=tf.Variable()#如果使用正则化把每一个

HelpMeMoon·2022-08-24 11:25

【进阶版】机器学习之线性模型介绍及过拟合欠拟合解决方法岭回归、loss回归、elasticnet回归（05）

机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册线性模型线性回归线性几率回归对数线性回归线性判别分析过拟合、欠拟合如何解决L2正则化(岭回归)L1正则化(Lasso回归)ElasticNet

王小王-123·2022-08-23 15:38

卷积神经网络的应用领域,卷积神经网络实际应用

目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。

快乐的小肥熊·2022-08-22 20:54

【转】 cs231n学习笔记-激活函数-BN-参数优化

）一次性设置（Onetimesetup）-激活函数（Activationfunctions）-数据预处理（DataPreprocessing）-权重初始化（WeightInitialization）-正则化

Vincent_zbt·2022-08-22 07:30

卷积的平移不变性公式,卷积减少参数的方法

卷积神经损失函数怎么加入正则化用一个卷积核滑动图片来提取某种特征（比如某个方向的边），然后激活函数用ReLU来压制梯度弥散。

小浣熊的技术·2022-08-21 20:39

【李航统计学习】第 1 章统计学习方法概论笔记

Supervisedlearning）1.1监督学习的实现步骤：1.2训练集1.3实例xxx的特征向量1.4模型2.统计学习三要素（Elementofstatisticallearning）3.模型评估与选择4.多项式拟合问题5.正则化与交叉验证

lele_ne·2022-08-19 12:10

【深度学习】吴恩达深度学习-Course2改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-第一周深度学习的实用层面编程（下）——梯度检验

视频链接：【中英字幕】吴恩达深度学习课程第二课—改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化参考链接：GradientChecking【中文】【吴恩达课后编程作业】Course2-改善深层神经网络-第一周作业

·2022-08-19 07:11

吴恩达深度学习笔记-布置机器学习项目(第4课)

布置机器学习项目一、训练集/验证集/测试集二、偏差与方差三、机器学习基础四、正则化五、为什么正则化可以减少过拟合？

郭少的研究生笔记·2022-08-19 07:04

3. 机器学习中为什么需要梯度下降_以物理学观点形象优雅解释机器学习中梯度下降法...

本文展示了通过将随机或小批量梯度下降视为朗之万随机过程，其中利用损失函数识别能量，并通过学习率融入随机化，我们可以理解为什么这些算法可以与全局优化器工作的一样好。

weixin_39911998·2022-08-18 07:32

深度学习（2）基础2 -- 分类：得分函数&&损失函数(损失、正则化惩罚项、梯度下降、学习率)&&概率

目录一、得分函数1、10分类2、5分类二、损失函数0、引言1、损失函数（数据损失）2、损失函数应用3、损失函数（数据损失与正则化惩罚项）1、数据损失2、正则化惩罚项三、概率1、过程2、得分->概率一、得分函数

_睿智_·2022-08-17 13:47

逐点流形正则半监督深度核极限学习机

0、前言前期博文逐点流行正则化方法及其在半监督学习上的应用讲述了基于逐点流形正则化的半监督学习框架，将其与深度极限学习机融合，提出一种新的算法——逐点流形正则半监督深度核极限学习机（PW_LapDKELM

机器猫001·2022-08-17 07:30

模型压缩（一）通道剪枝-BN层

在训练过程中对这些比例因子进行稀疏正则化，以自动识别不重要的通道。缩放因子值较小的通道(橙色)将被修剪(左侧)。

HySmiley·2022-08-16 17:55

神经网络（二）回归与线性模型

其中每行为一个样本Y向量：列向量，每一列为一个结果③经验风险最小化以此公式求解w推导：条件：必须存在若不存在（特征之间存在共线性），可以采用以下两种方法求解①SGD(随机数下降)②降维结构风险：，其中被称为正则化项

ViperL1·2022-08-16 13:03

【深度学习】笔记2-神经网络

文章目录前言2.神经网络problem：体会：摘抄：单词：参考：2.神经网络problem：前向后向偏置权重的数量取决于后一层的神经元的数量（不包括后一层的偏置神经元“1”）图像的通道数正则化的意义对于线性可分问题

阿阿阿阿锋·2022-08-16 07:13

清华大学出品：罚梯度范数提高深度学习模型泛化性

我爱计算机视觉·2022-08-16 07:13

【深度学习】3-从模型到学习的思路整理

文章目录前言1.模型2.损失3.损失loss关于权值W的梯度4.求梯度——数值梯度5.梯度下降中的小批量

阿阿阿阿锋·2022-08-16 07:02

【毕业设计】信用卡欺诈检测系统 - python 大数据

数据集2分析流程3数据预览3.1数据浏览3.1.1查看数据分布4数据规范化4.1amount特征缩放并去除time字段4.2解决样本不均衡问题5下采样5.1将数据集划分为训练集合测试集6模型建立6.1对正则化惩罚力度进行调参实验

Mr_DC_IT·2022-08-14 07:17

吴恩达【优化深度神经网络】笔记01——深度学习的实用层面

“偏差-方差分解”（bias-variancedecomposition）2.输入特征是高维的情况3.应对方法三、正则化（regularization）1.L2regularization2.L1regula

美式咖啡不加糖x·2022-08-13 09:11

深度学习中的正则化的应用（最全）

深度学习正则化1.正则化介绍2.数据增强3.L2正则化4.L1正则化5.L1和L2正则化的对比5.1L1和L2正则化防止过拟合原因5.2L1使得权值稀疏原因6.Dropout7.DropConnect8

姜君泽·2022-08-13 07:36

全面讨论泛化 (generalization) 和正则化 (regularization)

来源：PaperWeekly本文约8400字，建议阅读15分钟本文和大家全面讨论机器学习和深度学习中的泛化和正则化。

数据派THU·2022-08-13 07:33

【深度学习】正则化技术全面了解

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达1、简介正则化就是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险最小化的情况下加入一个正则化项或者罚项。

小白学视觉·2022-08-13 07:28

花书笔记：第07章深度学习中的正则化

花书笔记：第07章深度学习中的正则化7.1参数范数惩罚参数范数惩罚Ω(θ)\Omega(\theta)Ω(θ)α∈[0,∞)\alpha\in[0,\infty)α∈[0,∞)是衡量惩罚项Ω\OmegaΩ

努力呀。。。·2022-08-13 07:25

虚拟对抗训练（VAT）：一种用于监督学习和半监督学习的正则化方法

通常过拟合的时候，会出现这种现象，所以可以把VAT看做是一种正则化的方法。虚拟对抗训练就是要找一个使输出偏差最大的扰动方向，在这个方向上对输入产生扰动，再用于训练模型，使模型的局部平滑度增强。

cnblogs.com/qizhou/·2022-08-13 07:55

模型压缩 —— 知识蒸馏（Knowledge Distillation）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/81467832在深度学习的背景下，为了达到更好的预测，常常会有两种方案：1.使用过参数化的深度神经网络，这类网络学习能力非常强，因此往往加上一定的正则化策略

rainbow_lucky0106·2022-08-13 07:53

深度学习正则化方法总结

机器学习模型为了提高模型的泛化性能、减少过拟合，通常都会采用一些正则化方法来控制模型的复杂度。

liumy601·2022-08-13 07:19

半监督学习笔记（二）：一致性正则化

半监督学习的方法：一致性正则化，代理变量，生成模型，基于图的方

IRONFISHER·2022-08-13 07:41

逐点流行正则化方法及其在半监督学习上的应用

流形正则化是半监督学习常用方法之一。流形正则化通常将每个实例对视为对象，并约束流形图上的相似实例对应该具有相似的分类输出，因此，它是建立在流形图上的成对平滑性之上的。然而，平滑约束在自然界

机器猫001·2022-08-13 07:08

机器学习【基于sklearn库】-回归、分类、聚类

2.一些基础概念（建议先看具体例子再返过来看概念）mse均方误差、r2等等衡量标准过拟合和欠拟合为了防止过拟合方法：正则化L1、L2（优化最小二乘法损失函数/代价函数）方差var和偏差bias特征缩放和交叉验证特征缩放方法数据归一化均值标准化交叉验证

风吹海洋浪·2022-08-12 07:59

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