小批量正则化第69页

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

【研究生工作周报】（第七周）

学习目标：GAN对抗生成网络《深度学习》第六章前馈神经网络《深度学习》第七章深度学习中的正则化学习内容：IanJ.Goodfellow《GenerativeAdversarialNets》李宏毅深度学习课程关于

wangyunpeng33·2022-06-27 07:29

分布式机器学习：同步并行SGD算法的实现与复杂度分析（PySpark）

其中，SSGD算法每次依据来自个不同的工作节点上的样本的梯度来更新模型，设每个工作节点上的小批量大小为，则该算法等价于批量大小为的小批量随机梯度下降法。

orion-orion·2022-06-26 11:00

简述lasso估计以及调节参数的CV与BIC准则

估计最先是由斯坦福大学的著名统计学家Tibshirani[2]提出的，其思想就是加一项惩罚函数，然后进行变量选择和参数估计，其可以表示为：(1)即Lasso估计就是寻找最小的，其中，是调节参数，n为样本容量，满足(1)式的称为正则化

橒·2022-06-24 07:56

经典神经网络（ AlexNet，VggNet，NiN，GoogLeNet，ResNet）

正则化方法数据集增强dropout,随机关闭神经元实现代码importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(#这里，我们使用一个11*11的更大窗口来捕捉对象。

@秋野·2022-06-23 07:42

机器学习1-线性回归、Ridge回归、LASSO回归

形式化定义2.梯度下降法1)举例2）数学原理3）代码演示3.梯度下降法求解线性回归1）理论2）线性回归代码实现梯度下降算法4.梯度下降算法的变形5.模型评价指标1）理论2）模型评价指标代码6.欠拟合与过拟合与正则化

哎呦-_-不错·2022-06-22 07:18

机器学习算法笔记-线性回归的实验过程

线性回归的实验过程参数直接求解方法数据预处理梯度下降模块学习率对结果的影响学习率衰减3种策略的对比多项式回归模型复杂度样本数量对实验的影响正则化的作用参数直接求解方法如下图所示，根据目标函数的极值可以直接求出参数

diudiu~bo·2022-06-22 07:40

【机器学习】吴恩达机器学习作业 ex2逻辑回归 Matlab实现

文章目录内容回顾1.1假说表示1.2判定边界1.3代价函数1.4高级优化1.5正则化ex2逻辑回归作业2.1Part1:Plotting绘图2.2Part2:ComputeCostandGradient

Lydia.na·2022-06-22 07:57

机器学习sklearn-线性回归

目录基本原理linear_model.LinearRegression多重共线性岭回归linear_model.Ridge选择最佳正则化系数LassoLasso的核心作用：特征选择选择最佳正则参数基本原理表达式损失函数这个损失函数实在计算我们的真实标签和预测值之间的距离

kongqing23·2022-06-22 07:25

评价学习算法：欠拟合和过拟合，方差和偏差，学习曲线，不同神经网络架构优缺点

1.算法正则化可以有效防止过拟合的问题，正则化就是在代价方差函数之后添加一项，惩罚西塔参数，让西塔参数不至于过大2.当正则化参

明夜不点灯·2022-06-20 13:01

神经网络与深度学习（一）

神经网络其实在学习神经网络之前，掌握基本的机器学习知识很重要，要不学起来还是比较吃力，从监督学习的梯度下降算法（对后面的学习应用很广泛），到极大似然估计，从激活函数的种类与选择，到损失函数的确定，以及正则化

longongng·2022-06-20 07:32

【论文笔记】Image Inpainting by Patch Propagation Using Patch Sparsity

文章目录一.概览1.算法结构概述2.数据表示二.patchprioritiy三.patchsparserepresentation四.算法流程一.概览1.算法结构概述稀疏表示的概念：图像或信号由稀疏正则化下的超完备库

渔舟小汀·2022-06-18 07:24

【深度学习基础】从零开始的炼丹生活07——深度模型中的优化

往期回顾：04——从传统机器学习走向深度学习05——深度前馈网络、神经网络概述06——深度学习中的正则化介绍了神经网络的基本构件和正则化策略之后，学习一下深度模型中的优化。

wby1905·2022-06-17 07:56

天边一坨浮云·2022-06-16 07:36

对比学习（二）-模型坍塌-infoNCE损失函数

接对比学习（一）对比学习（二）L2正则使用原因模型坍塌infoNCE损失函数负例难度L2正则使用原因使用l2正则化的原因：对比学习在做特征相似度计算时，要先对表示向量做l2正则化然后再做点积计算，或者进行

椒椒。·2022-06-16 07:29

神经网络算法中代价函数、反向传播算法

神经网络的代价函数(xi,Yi)：代表事件L：代表层数Sl:代表每层的个数左边是两类分类，右边是多类分类1.加号之后那项是正则化的项，上面的是两类分类的线性回归公式，下面的是多类分类的项。

明夜不点灯·2022-06-14 10:31

机器学习13种算法的优缺点，你都知道哪些？

正则化算法（RegularizationAlgorithms）集成算法（EnsembleAlgorithms）决策树算法（DecisionTreeAlgorithm）回归（Regression）人工神经网络

weixin_34362991·2022-06-13 13:33

梯度下降算法原理以及代码实现---机器学习

梯度下降算法GD--一种经典的优化方法1.批量梯度下降算法BGD原理代码实现2.随机梯度下降算法SGD原理代码实现3.小批量梯度下降算法MGD原理代码实现梯度下降算法是一种常用的一阶优化方法，是求解无约束优化问题最简单

卷了个积寂寞·2022-06-13 07:27

浅谈sklearn中的数据预处理

目录前言一、标准化（StandardScaler）二、归一化（MinMaxScaler）三、正则化（Normalizer）四、绝对值最大标准化（MaxAbsScaler）五、二值化（Binarizer）

raelum·2022-06-13 07:07

吴恩达机器学习课程第七周笔记

吴恩达机器学习课程第七周笔记超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparametertuning）调试处理（Tuningprocess）为超参数选择合适的范围（Usinganappropriatescaletopickhyperparameters

DreamHigh_GRT·2022-06-12 15:10

吴恩达机器学习课程-第六周(part1)

J___code·2022-06-12 15:10

pytorch贝叶斯网络_使用贝叶斯优化快速调试pytorch中的超参数的快速教程

Hyperparametersaretheparametersinmodelsthatdeterminemodelarchitecture,learningspeedandscope,andregularization.超参数是确定模型架构，学习速度和范围以及正则化的模型中的参数

weixin_26748251·2022-06-12 12:26

[深度学习] 超参数优化

一、神经网络的超参数：层数、每层神经元个数、激活函数、学习率（各种优化算法中包含的参数）、正则化参数、mini-batch大小。

熊熊的小心心·2022-06-12 12:24

PyTorch学习笔记-目录

PyTorch学习笔记此笔记涉及PyTorch的基础语法、模型搭建、损失优化、可视化、正则化、训练技巧等知识，比较完整PyTorch学习笔记。

ruoqi23·2022-06-12 09:23

机器学习--降维

原理详解：主成分分析（PCA）原理详解-知乎(zhihu.com)PCA数学原理解释：CodingLabs-PCA的数学原理SVD奇异值分解：奇异值分解（SVD）-知乎(zhihu.com)过拟合增加数据正则化降维直

jiangchao98·2022-06-12 07:37

机器学习-白板推导系列(五)-降维（Dimensionality Reduction）

在线性回归中介绍过，解决过拟合的问题中，我们常用的方法是：增加数据量、正则化和降维。我们也曾用过Lasso和Ridge两种正则化方法，增加penalty使得www趋向于000，来消除一些特征。

Paul-Huang·2022-06-12 07:05

13. Dropout【动手学深度学习v2】

使用有噪音的数据其实是一种正则化的手段（等价于Tikhonov正则）Dropout则是在层之间加入噪音，本质上是一种正则化的手段2.计算与使用无偏差地加入噪音（期望保持不变）E[x′]=p∗0+(1−p

hei_hei_hei_·2022-06-12 07:35

机器学习--线性回归(Linear Regression)

线性回归：最小二乘法：从概率角度来看线性回归正则化（L1，L2）首先我们来看一个数据：有这么一组样本点，线性回归就是找出一条拟合样本点的线。

AI_孟菜菜·2022-06-12 07:27

机器学习基础 --- 线性回归（Linear Regression）

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-岭回归）四、线性回归（

dc_sinor·2022-06-12 07:53

【特征工程】数据降维

加快运算速度有利于防止过拟合（但防止过拟合最好的方法却是正则化）减少用来存储数据的空间2.3数据降维当特征选择完成之后，可以直接训练模型，但是可能由于矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也就必不可少了

AI study·2022-06-11 17:11

基于视觉显著性的车载单目相机自运动估计及前车尺度估计方法

其次，将前车距离转化为前车尺度估计问题，通过描述子匹配与李代数中正则化的强度匹配相结合的方法最小化损失函数，通过设计视觉注意力机

罗伯特之技术屋·2022-06-11 07:11

12种Dropout方法，如何应用与CNN,RNN,DNN

作者：AxelThevenot编译：ronghuaiyang转载自：AI公园导读深入了解DNNs，CNNs以及RNNs中的Dropout来进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩的方法。

可基大萌萌哒的马鹿·2022-06-10 07:01

使用PyTorch实现简单的RNN

使用PyTorch实现简单的RNN假设Xt∈Rn×dX_t\inR^{n\timesd}Xt∈Rn×d是序列中时间步ttt的小批量输入，Ht∈Rn×hH_t\inR^{n\timesh}Ht∈Rn×h是该时间步输入的隐藏变量

Training.L·2022-06-10 07:43

nlp面试题目集锦

（2）.使用的模型的计算量，Flops（3）共享参数，为什么可以提升效果（起到正则化的作用）（4）LSTM和transformer的各自的优缺点，以及复杂度分析（5）BN层和LN层的区别，为什么自然语言处理里面用

ltochange·2022-06-09 07:46

面试题笔记【一】

1、逻辑回归优缺点优点：（1）实现简单，广泛的应用于工业问题上；（2）分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低；（3）便利的观测样本概率分数；（4）对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题

huangxi000·2022-06-08 07:09

CVPR 2022 | 未知目标检测模块STUD：学习视频中的未知目标

文章提出了一种基于时空未知蒸馏(STUD)的未知目标检测框架，该框架从野外视频中提取（蒸馏出）未知目标，并对模型的决策边界进行有意义的正则化。

CV技术指南(公众号)·2022-06-07 12:48

2021李宏毅机器学习笔记--11 explainable ML

11explainableML摘要一、局部可解释性1.1基本思想1.2移除组成要素1.3改变组成要素1.4局限性1.5实例（pokemonvsdigimon）二、全局可解释性2.1反向寻找理想输入2.2输入正则化三

guoxinxin0605·2022-06-07 07:21

yolo v4基础知识先导篇

*免责声明:1\此方法仅提供参考2\搬了其他博主的操作方法,以贴上路径.3*场景一:Mish激活函数场景二:Mosaic数据增强场景三:DropBlock正则化方法场景四:CIoULoss损失函数场景五

weeksooo·2022-06-06 09:24

PYTORCH学习记录_防止过拟合

DropOut以及正则化DropOut正则化代码修改如下DropOutDropOut是神经网络中一种防止过拟合的手段,其主要的原理是在每一次的训练过程中放置几个神经元,不对进行训练,他的参数不会进行更新

蒟蒻瑟瑟发抖·2022-06-04 07:34

机器学习防止过拟合方法

过拟合解决方法防止过拟合：earlystopping、扩增训练集、正则化、dropoutEarlystoppingEarlystopping便是一种迭代次数截断的方法来防止过拟合的方法，即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止过拟合

sunwillz·2022-06-04 07:59

预处理--python实现用scikit-learn实现的线性判别分析（LDA）

python实现用scikit-learn实现的线性判别分析（LDA）线性判别分析（LDA）可用于特征提取以提高计算效率和减少在非正则化过程中因维数过高而造成的过拟合。

糯米君_·2022-06-04 07:12

防止过拟合的方法

以下是可用于防止过拟合的几种方法：提前停止使用更多数据进行训练特征选择交叉验证数据增强正则化提前停止在这种技术中，在模型开始学习模型中的噪声之前暂停训练。

川川菜鸟·2022-06-04 07:29

模型泛化 | 正则化 | 权重衰退 | dropout

模型的泛化能力机器学习的目标是发现模式(pattern)。所以这需要确定模型是真正发现了泛化的模式还是简单的记住了数据。先讲个小故事，我们大三那年参加比赛，用机器学习写了个语言识别，虽然准确率很低，只有50%。当时比赛一个评委不信那是机器学习写的，一口咬定我们是写的数据库比对……泛化和记住数据有什么区别呢？就好像给AB两个学生一堆数学资料让他学习。期末考试的时候，如果出原题，两个人都能答100分，

一个爱写代码的小姐姐·2022-06-03 07:22

机器学习算法中的预处理

数据预处理的方法主要包括去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析等。

cyqyong·2022-06-03 07:42

玦☞·2022-06-01 07:22

深度学习与CV教程(6) | 神经网络训练技巧 (上)

本文讲解训练神经网络的核心方法：初始化（激活函数、数据预处理、权重初始化、正则化、梯度检查），训练动态（监控学习过程、参数更新、超参数优化）等【对应CS231nLecture6】

ShowMeAI·2022-06-01 00:00

深度强化学习-TD3算法原理与代码

深度强化学习-TD3算法原理与代码引言1TD3算法简介2TD3算法原理2.1双重网络2.1.1网络过估计的成因2.1.2双重网络的引入2.2目标策略平滑正则化2.3延迟更新3TD3算法更新过程4TD3算法伪代码

indigo love·2022-05-31 10:39

深度学习库中优化算法介绍

优化算法的数学原理2.1梯度下降优化算法2.1.1批梯度下降算法(Batchgradientdescent)2.1.2随机梯度下降算法(Stochasticgradientdescent,SGD)2.1.3小批量梯度下降算法

Mobtgzhang·2022-05-31 07:06

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