小批量正则化

线性回归几种方法代码以及心得体会

基于上次玩了线性回归的批量梯度下降，我赶紧趁热打铁，写出了随机梯度下降、小批量梯度下降和牛顿法，发现它们真的很好玩。并且对比他们的迭代次数。
爱彤彤的小鱼·2022-07-14 07:31

一文带你完全了解线性回归模型的梯度下降算法、多项式回归、正则化

1.线性回归参数求解一般的线性模型，等式如下所示：ŷ是预测值。n是特征的数量。xi是第i个特征值。θj是第j个模型参数（包括偏置项θ0和特征权重θ1，θ2，...，θn）。这可以使用向量的形式写得更简洁：θ是模型的参数向量，包含偏置项θ0和特征权重θ1至θnθT（一个行向量而不是一个列向量）是θ的转置。x是实例的特征向量，包含x0到xn，其中x0始终等于1。θT·x是θT和x的点积。hθ是假设函数
Shawn.Leung·2022-07-14 07:24

梯度下降法详解+代码：批量梯度下降(Batch GD)、小批量梯度下降(Mini-batch GD)、随机梯度下降(Stochastic GD)

梯度下降的变体形式:批量梯度下降(BatchGD)、小批量梯度下降(Mini-batchGD
Sany 何灿·2022-07-14 07:48

深度卷积神经网络（AlexNet）与卷积神经网络（LeNet）的区别及其代码实现（可直接复制运行）

AlexNet出现的背景LeNet在小批量样本的处理中表现尚可，但当样本过于复杂时处理起来结果不尽如人意。
Jeven_Work·2022-07-13 08:36

吴恩达深度学习第二课第一周知识总结

一）仅供自己记录整理1.1训练，验证，测试1.2偏差，方差偏差：欠拟合训练集错误率50%，验证集错误率50%方差：过拟合训练集错误率1%，验证集错误率50%1.3机器学习基础训练神经网络的方法：1.4正则化
yeeanna·2022-07-13 07:45

吴恩达 深度学习《神经网络与深度学习》课程笔记总结与习题（1）--深度学习引言

第二门课中：将进行深度学习方面的实际，学习严格地构建神经网络，将要学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方差以及高级优化算法，比如Momentum和A
一起学习一起卷·2022-07-13 07:14

深度学习（吴恩达）-神经网络与深度学习第一周

深度学习概论什么是神经网络例1：单层神经网络例2：多层神经网络深度学习爆发的原因概述吴恩达老师的深度学习课程讲解详细，很适合入门，这份笔记是我学习该课程的总结课程序列神经网络与深度学习改善深层神经网络：超参数调试，正则化以及优化结构化机器学习项目卷积神经网络序列模型神经网络与深度学习第一周
Axiom-key·2022-07-13 07:37

【机器学习】支持向量机分类

SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM
hjk-airl·2022-07-13 07:00

机器学习笔记（十五）-大规模机器学习

机器学习笔记（十五）-大规模机器学习一、大型数据集的学习二、随机梯度下降三、小批量梯度下降四、随机梯度下降收敛五、在线学习六、映射化简和数据并行第一版       2022-07-10      
997and·2022-07-12 07:26

【老生谈算法】matlab实现压缩感知重构算法之正则化正交匹配追踪(ROMP)——ROMP

matlab压缩感知重构算法之正则化正交匹配追踪(ROMP)1、文档下载：本算法已经整理成文档如下，有需要的朋友可以点击进行下载序号文档（点击下载）本项目文档【老生谈算法】贪婪算法中ROMP算法的原理介绍及
阿里matlab建模师·2022-07-11 19:58

机器学习基础：用 Lasso 做特征选择

Lasso给简单线性回归加了L1正则化，可以将不重要变量的系数收缩到0，从而实现了特征选择。本文重点也是在讲解其原理后演示如何用其进行特征选择，希望大家能收获一点新知识。lasso原理Lasso就是在
机器学习算法与Python实战·2022-07-06 07:07

四、机器学习基础

训练集(training)，交叉验证集(dev)和测试集(test)2、偏差(bias)和方差(variance)的处理3、Basicrecipeformachinelearning4、神经网络的归一化/正则化
Dragon Fly·2022-07-05 10:33

强化学习之PPO（Proximal Policy Optimization Algorithms）算法

强化学习之PPO（ProximalPolicyOptimizationAlgorithms）算法PPO算法提出了新的目标函数可以在多个训练步骤实现小批量的更新，解决了策略梯度算法中步长难以确定的问题。
王又又upupup·2022-07-05 07:08

《统计学习方法》李航-第二版 ，读数笔记

和回归问题（连续）按模型分类：概率与非概率、线性和非线性、参数化和非参数化二、统计学习三要素模型+策略+算法策略：经验风险最小化、结构风险最小化三、模型评估模型复杂度较大时容易产生过拟合现象，这时需要引入正则化
纯_小白·2022-07-05 07:59

《统计学习方法》李航学习笔记心得

按模型分类1.1.3按算法分类1.1.4按技巧分类1.3统计学习方法三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4模型评估与模型选择1.4.1训练误差与测试误差1.4.2过拟合和模型选择1.5正则化与交叉验证
偷心的小白·2022-07-05 07:45

十大算法之SVM

**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。
CocoonNa·2022-07-04 11:15

Pytorch（六） —— 模型调优tricks

Pytorch（六）——模型调优tricks1.正则化Regularization1.1L1正则化1.2L2正则化2动量与学习率衰减2.1momentum2.2learningratetunning3.
CyrusMay·2022-07-04 07:07

机器学习基础：用 Lasso 做特征选择

Lasso给简单线性回归加了L1正则化，可以将不重要变量的系数收缩到0，从而实现了特
机器学习算法与Python·2022-07-03 23:00

机器学习——正则化 (L1与L2范数)

文章出处：机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数参考链接今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。监督机器学习问题无非就是“minimizeyourerrorwhileregularizingyourparameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我
sqiu_11·2022-07-03 14:36

机器学习笔记(7)——神经网络初探

上一篇：机器学习笔记(6)——过拟合与正则化之前我们已经学完了基本的线性回归与逻辑回归算法以及相关的正则化技巧，下面我们就要进入令人激动的神经网络的世界前言之前我们讲线性回归和逻辑回归举的例子中样本都只有少数几个特征
程光CS·2022-07-03 14:05

卷积网络的block_DropBlock实现一种PyTorch中卷积网络的正则化方法

DropBlockAbstractDeepneuralnetworksoftenworkwellwhentheyareover-parameterizedandtrainedwithamassiveamountofnoiseandregularization,suchasweightdecayanddropout.Althoughdropoutiswidelyusedasaregularizati
Chongchong Zhang·2022-07-03 07:16

PyTorch训练模型添加L1/L2正则化的两种实现方式

L1/L2正则化的作用L1正则化作用到参数会产生更稀疏的解，既能使参数在训练过程中尽量靠近最优解的同时，一些参数为0。
hlld26·2022-07-03 07:07

l1、l2正则化在pytorch框架下的实现方式

转载PyTorch训练模型添加L1/L2正则化的两种实现方式_hlld__的博客-CSDN博客_pytorch添加正则化在使用PyTorch训练模型时，可使用三种方式添加L1/L2正则化：一种是添加正则化项到损失函数中
沙小菜·2022-07-03 07:35

PyTorch 卷积网络正则化 DropBlock

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.12890.pdf论文概要DropBlock是一种类似于dropout的简单方法，它与dropout的主要区别在于，它从层的特征图中抹除连续区域，而不是抹除独立的随机单元类似地，DropBlock通过随机地置零网络的响应，实现了通道之间的解耦，缓解了网络的过拟合现象这个算法的伪代码如下：x：特征图，shape为[bs,ch,h,w]b
荷碧·TongZJ·2022-07-03 07:28

Softmax 回归（PyTorch）

文章目录Softmax回归回归vs分类从回归到多类分类均方损失无校验比例校验比例Softmax和交叉熵损失总结损失函数L2LOSSL1LossHuber'sRobustLoss图片分类数据集读取数据集读取小批量整合所有组件
-素心向暖·2022-07-02 20:16

考虑关系的图卷积神经网络R-GCN的一些理解以及DGL官方代码的一些讲解

文章目录前言R-GCN传播公式正则化DGL中的R-GCN实体分类的实例nn.Parametertorch.matmul参考前言昨天写的GCN的一篇文章入榜了，可喜可贺。
Icy Hunter·2022-07-02 07:06

跟李沐学AI--权重衰退

比较常用的就是在损失函数中加入正则化模型来限制模型容量。权重衰减（weightdecay）是最⼴泛使⽤的正
susu_susi·2022-07-01 07:38

【动手学深度学习Pycharm实现6】权重衰退（正则化）以及查看DataLoader返回的数据

一、简介权重衰退是最广泛使用的正则化技术之一，一般有L1正则化和L2正则化，这里就不详细介绍了，具体看这位大佬的博客吧：点这里。
Stick_2·2022-07-01 07:35

权重衰退-

假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据，我们便可以将重点放在正则化技术上。在回归的例子上，我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容量。限制特征的数量是缓解过拟合的一种常用技术。
噜啦l·2022-07-01 07:03

[动手学深度学习(PyTorch)]——丢弃法Dropout

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值较小，是应对过拟合常用手段丢弃法（Dropout）是一种在学习的过程中随机删除神经元的方法。训练时随机选出隐藏层的神经元，然后将其删除。
Star星屹程序设计·2022-07-01 07:57

[动手学深度学习(PyTorch)]——权重衰退（Weight decay）

权重衰退是一种解决过拟合的方式正则项：在训练参数化机器学习模型时，权重衰减（weightdecay）是最广泛使用的正则化的技术之一，它通常也被称为L2正则化。
Star星屹程序设计·2022-07-01 07:57

Pytorch 正则化方法（权重衰减和Dropout）

正则化方法（权重衰退和Dropout）正则化方法和以前学过的正则表达式没有任何关系！花书p141说到：能显式地减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价）的方法都被称为正则化。
哇咔咔负负得正·2022-07-01 07:10

深度学习基础20（权重衰退以及代码实现详解）

权重衰减下面来学习一些正则化模型的技术。为什么要正则化？我们可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。
lj_FLR·2022-07-01 07:56

【学习day5】正则化+权重衰退

目录1.什么是正则化？2.为什么要正则化？3.代码实现1）生成人工数据集2）初始化模型参数3）实现4）结果5）使用框架1.什么是正则化？
辛幼安Sonia·2022-07-01 07:40

权重衰退（PyTorch）

https://courses.d2l.ai/zh-v2/文章目录权重衰减范数与权重衰减演示对最优解的影响参数更新法则总结从零开始实现高维线性回归初始化模型参数定义L2L_2L2范数惩罚定义训练代码实现忽略正则化直接训练使用权重衰减简洁实现
-素心向暖·2022-07-01 07:32

吃瓜教程——第六章支持向量机

对偶问题为了让求解w和b更高效，需要将此问题转化为对偶问题核函数软间隔与正则化由于实际情况中，很多时候是线性不可分的，为了解决这种问
想逆天改命的小会计·2022-06-30 07:48

【机器学习-西瓜书】第6章 支持向量机

一种二分类模型，是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；SVM的学习策略是间隔最大化，学习算法是求解凸二次规划的最优化算法，可等价于正则化的合页损失函数最小化问题。
wayaya112·2022-06-30 07:14

西瓜书第六章笔记及答案——支持向量机

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6.3核函数6.4软间隔与正则化6.5支持向量回归6.6核方法习题6.1试证明样本空间中任意点xxx到超平面(w,b)(w,b)(w,b)的距离为式
菜要多训练·2022-06-30 07:11

【datawhale202206】pyTorch推荐系统：多任务学习 ESMM&MMOE

实践表明，多任务联合建模可以有效提升模型效果，因其可以：任务互助；实现隐式数据增强；学到通用表达，提高泛化能力（特别是对于一些数据不足的任务）；正则化（对于一个任务而言，其他任务的学习对该任务有正则化效果
SheltonXiao·2022-06-30 07:09

经典BN很NB，精读论文《Batch Normalization》

目录一、摘要二、结论三、通过小批量统计实现批标准化（1）标准化随机变量（2）批标准化（BN）***（3）训练一个BN
Flying Bulldog·2022-06-30 07:52

机器学习西瓜书——第六章 支持向量机

文章目录6.1间隔与支持向量6.2对偶问题6.3核函数6.4软间隔与正则化6.5支持向量回归6.6核方法代码实现线性SVM多项式SVM高斯核SVM6.1间隔与支持向量从几何角度，对线性可分数据集，支持向量机就是找距离正负样本都最远的超平面
一蓑烟雨晴·2022-06-30 07:21

深度学习入门之线性回归(PyTorch)

https://courses.d2l.ai/zh-v2/线性回归线性回归引入如何在美国买房房价预测一个简化模型模型设计衡量预估质量训练数据参数学习显示解总结基础优化方法梯度下降选择学习率小批量随机梯度下降选择批量大小总结线性回归从零开始实现导入头文件构造数据集读取数据集设置模型定义初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化函数训练验证线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型使用框架预定义好
-素心向暖·2022-06-28 17:05

【MindSpore易点通】深度学习系列-那些介于模糊与清楚之间的一些概念

之前小编就给大家提过正则化（超链接），其实还有很多定义大家是有点模糊又有点清楚的，今天好好带大家一起捋一遍~~1训练集、验证集、测试集正确地配置训练、验证和测试数据集，会很大程度上帮助大家创建高效的神经网络
·2022-06-28 16:53

Batch Normalization推导过程

一、BN简介BatchNormalization可谓深度学习的一大利器，可以大大提高训练速度，并带有正则化的效果。
Hope_epoh·2022-06-27 23:45

【学习笔记】Pytorch深度学习—正则化之weight decay权值衰减

【学习笔记】Pytorch深度学习—正则化之weightdecay权值衰减正则化与偏差—方差分解`正则化Regularization定义``什么是方差？
白桃乌龙茶·2022-06-27 23:29

透彻理解BN(Batch Normalization)层

并且起到一定的正则化作用
csdn__Dong·2022-06-27 23:37

数据科学面试150问，附答案和PDF下载

统计学和概率知识基本数学知识机器学习概念深度学习概念有监督学习算法无监督学习算法比如问到SQL方面知识，通常包括：如何查找数据数据修改查询join查询视图查询更改表查询创建表查询问到机器学习概念通常包括：工作流交叉验证分布不匹配特征重要性均方误差与平均绝对误差L1与L2正则化相关性与协
算法channel·2022-06-27 21:31

西瓜书学习笔记第5章【神经网络】

章【神经网络】5.1神经元模型5.2感知机与多层网络一、感知机二、多层功能神经元（多层网络）5.3误差逆传播算法（反向传播（BP）算法）对各个参数更新公式的推导“早停(earlystopping)”“正则化
Halozzk·2022-06-27 13:45

研究生周报（第七周）

研究生周报（第七周）学习目标吴恩达深度学习课程正则化梯度检验归一化处理多种梯度下降算法学习时间6.19～6.25学习产出Python代码github记录正则化L2正则化用于避免过拟合minw,bJ(w,
mappler·2022-06-27 07:15

机器学习期末考试复习资料，全是干货，过过过

对数据进行处理使得可以使用机器学习的方法对它运用，特征提取、特征降维、特征选择等整理预处理对数据集进行清洗---建模-选择合适的机器学习的方法，构造一个模型，对模型进行训练--对模型进行评价（策略）---应用第二章机器学习基本方法L1正则化
张张攻城狮·2022-06-27 07:45
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