小批量正则化

【一起入门DeepLearning】中科院深度学习_期末复习题2018-2019第五题：正则化与优化

如果感兴趣的话，就和我一起入门DL吧2018-2019学年第二学期期末试题（12分）五、列举至少两种常见的正则化方法，并简单解释其概念；比较BatchGradientDesent与Stoc
vector<>·2022-05-27 07:53

机器学习课程讲义·第三章，决策树和随机森林

我们还学习了机器学习中缓解过拟合的一种经典技术–正则化技术，并由此引出一次正则的LASSO回归模型和二次正则的R
鲸鱼_先生·2022-05-25 07:02

深度学习-第一章 神经网络面试题（大厂必问，历经半年整理）

1.5神经网络中有哪些正则化技术？1.6批量归一化(BN)如何实现？作用？1.6.1BN为什么防止过拟合？1.7谈谈对权值共享的理解？1.8对fine-tuning(微调模型)的理解？
cc13186851239·2022-05-25 07:24

吴恩达机器学习——第五周学习笔记

神经网络代价函数（CostFunction）正则化逻辑回归的代价函数：神经网络的代价函数：L：是神经网络架构的层数Sl：l层的单元个数K：输出单元的个数sigmoid函数：defsigmoid(z):return1
Wanidde·2022-05-25 07:17

【深度学习实验】第四次：Python波士顿房价之构建回归预测模型

1.2实验知识点回归嵌入式选择正则化Lasso算法1.3实验环境Python3二、实验步骤2.1下载数据及环境准备下载实验所用到的数据文件：链接：https://pan.baidu.com/s/1JLQpZwBBaArzEA-cpiLoXA
远哥挺乐·2022-05-24 07:53

机器学习--岭回归和Lasso回归

1.算法角度（正则化）2.数据角度（最有效果）岭回归与Lasso回归的出现是为了解决线性回归出现的过拟合（数据间高度线性相关）以及在通过正规方程方法求解θ的过程中出现的x转置乘以x不可逆这两类问题的，这两种回归均通过在损失函数中引入正则化项来达到目的
小昀小杭·2022-05-23 07:22

机器学习--岭回归和Lasso回归（4）

1.算法角度（正则化）2.数据角度（最有效果）岭回归与Lasso回归的出现是为了解决线性回归出现的过拟合（数据间高度线性相关）以及在通过正规方程方法求解θ的过程中出现的x转置乘以x不可逆这两类问题的，这两种回归均通过在损失函数中引入正则化项来达到目的
太原浪子·2022-05-23 07:44

卷积、池化、激活函数、初始化、归一化、正则化、学习率——深度学习基础总结

有幸拜读大佬言有三的书《深度学习之模型设计》,以下是我的读书笔记，仅供参考，详细的内容还得拜读原著，错误之处还望指正。下面的三张图片来自知乎。《深度学习之模型设计》读书笔记——第二章：深度学习的基础文章目录《深度学习之模型设计》读书笔记——第二章：深度学习的基础2.1全连接神经网络的局限性2.2.1学习原理的缺陷2.2.2全连接神经网络的结构缺陷2.2.3高性能的传统机器学习算法2.2深度学习第三
故事已经翻了几页·2022-05-23 07:24

吴恩达机器学习学习笔记 --- 逻辑回归 + 正则化

逻辑回归【分类问题||y为离散值】（1）使用线性回归解决分类问题【使用线性回归解决逻辑回归不是一个很好的办法】（2）假设函数【通过sigmoid函数，使得h(x)的值在0~1之间】（3）假设函数输出的含义【h(x)：当输入为x时，输出为y的概率】（4）逻辑回归的决策边界【选择一个值作为决策边界的判断值，例如下图选的是0.5】【h(x)对应的线就是决策边界，与参数有关，不是训练集的属性】（5）非线性
奔跑的星黛露·2022-05-23 07:43

机器学习 入门详细解析（三）线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类

正规方程与梯度下降的对比sklearn线性回归正规方程、梯度下降API线性回归算法实例——波士顿房价数据集分析代码实例梯度下降与正规方程的区别LinearRegression与SGDRegressor评估过拟合与欠拟合L2正则化带有正则化的线性回归
qq_40697046·2022-05-21 07:09

非线性逻辑回归（2维至28维特征映射+正则化）及Python源码

其中包括特征映射、正则化、决
君子不怨·2022-05-21 07:02

机器学习（3）--正则化及python源码（附练习数据资源文件百度云）

吴恩达ML课程课后总结，以供复习、总结、温故知新，也欢迎诸位评论讨论分享，一起探讨一起进步：上一篇：机器学习（3）--逻辑回归Python实现（附练习数据资源百度云）https://blog.csdn.net/qq_36187544/article/details/87916663下一篇：机器学习（4）--前向神经网络及BP算法https://blog.csdn.net/qq_36187544/a
执契·2022-05-21 07:01

多目标跟踪2017-6-19文献总结

该滤波器利用交互式模型过滤器（IMM）和正则化粒子滤波器（正则化粒子滤波器概率密度是高斯概率密度的混合）的相互作用来处理非线性和非高斯噪声。
dasekang7422·2022-05-21 07:14

《python机器学习从入门到高级》：线性回归和正则化（含源码）

《python机器学习从入门到高级》：线性回归和正则化✨本文收录于《python机器学习从入门到高级》专栏，此专栏主要记录如何使用python实现机器学习模型，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅！
JoJo的数据分析历险记·2022-05-21 07:05

逻辑回归（Logistics Regression）

2.4其他设置2.5梯度下降函数2.5.1梯度下降结果（初始参数为0）：2.5.2SciPy'struncatednewton（TNC）寻找最优参数：2.5.3代价计算：2.6精度函数3.逻辑回归实现4.正则化逻辑回归实现
Amyniez·2022-05-21 07:00

深度学习基础--正则化与norm--正则化技术

正则化技术  一种防止过拟合，提高泛化能力的技巧，因此算法正则化的研究成为机器学习中主要的研究主题。此外，正则化还是训练参数数量大于训练数据集的深度学习模型的关键步骤。  
whitenightwu·2022-05-20 18:25

dropout层_【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减

前言本文主要内容——一文搞透深度学习中的正则化概念，常用正则化方法介绍，重点介绍Dropout的概念和代码实现、L1-norm/L2-norm的概念、L1/L2正则化的概念和代码实现～要是文章看完还不明白
weixin_39749243·2022-05-20 18:22

dropout层的作用_【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减

前言本文主要内容——一文搞透深度学习中的正则化概念，常用正则化方法介绍，重点介绍Dropout的概念和代码实现、L1-norm/L2-norm的概念、L1/L2正则化的概念和代码实现～要是文章看完还不明白
weixin_39637919·2022-05-20 18:22

深度学习的权重衰减是什么_【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减...

前言本文主要内容——一文搞透深度学习中的正则化概念，常用正则化方法介绍，重点介绍Dropout的概念和代码实现、L1-norm/L2-norm的概念、L1/L2正则化的概念和代码实现～要是文章看完还不明白
weixin_39965161·2022-05-20 18:52

【机器学习】正则化项L1范数与L2范数的关系

L1和L2都是深度学习中常用的正则化项（regularizer），描述的是模型的复杂度，它的作用在于模型越复杂，正则化项越大，将它加在损失函数（lossfunction）后面作为罚项（penalty），
话遂风·2022-05-20 18:51

正则化综述（L2\L1正则化、弹性网络正则化，数据增强、k折交叉验证、dropout、early stopping、injecting noise）

正则化综述过拟合概述与正则化思想K折交叉验证（k-foldcross-validation）早停法（earlystopping）参数范数惩罚（ParameterNormPenalty）L2正则化L1正则化弹性网络正则化
today__present·2022-05-20 18:51

对L1，L2正则化和dropout的理解

L1L2正则化L1，L2正则化目的是为了防止过拟合。为何会出现过拟合？答：权重过大。所以L1和L2正则化就是用来防止权重过大的。他们是怎么做的呢？
司南牧·2022-05-20 18:20

【深度学习】正则化：L1正则化、L2正则化、Batch Normal与Dropout

目录正则化0正则化介绍0.0什么是正则化？0.1正则化解决什么问题？
阳一子·2022-05-20 18:16

神经网络的正则化方法（L1,L2 & dropout）

理想情况下模型的设计不仅要在训练集上表现优秀，还需要有较好的泛化能力，因此需要引入正则化提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、参数惩罚（L1,L2）通过对模型参数添加惩罚参数来限制模型能力，
Arwin（Haowen Yu）·2022-05-20 18:46

【深度学习理论】正则化方法：L1、L2、数据扩增、Dropout

正则化在训练数据不够多时，或者过度训练时，常常会导致overfitting（过拟合）。
TwT520Ly·2022-05-20 18:09

深度学习正则化(L1 norm/L2 norm)以及dropout理解

正则化知识其实是深度学习领域较为基础的知识点，初入此门的时候受限于正则化三个字的逼格，一直不求甚解；后期虽然了解但也仅限于L1和L2范数而已。
NCU_wander·2022-05-20 18:35

机器学习炼丹必看——找对方向

找到修炼的方向引言改进算法评估方法（EvaluatingaHypothesis）模型选择诊断的偏差与方差Biasvs.Variance正则化和偏差、方差学习曲线总结机器学习系统设计误差分析类偏斜的误差度量
cyphappy·2022-05-20 15:47

统计学习导论（六）线性模型选择与正则化——学习笔记

1.子集选择1.1最优子集选择对ppp个预测变量的所有可能组合分别使用最小二乘回归进行拟合：对含有一个预测变量的模型，拟合ppp个模型；对含有两个预测变量的模型，拟合p(p−1)/2p(p-1)/2p(p−1)/2个模型……，最后在所有可能模型中选取最优模型。算法1最优子集选择（p个变量，在2p2^p2p个模型中选择最优模型）1.记不含预测变量的零模型为M0M_{0}M0，只用于估计各观测的样本均
鸭鸭鸭鸭鸭鸭·2022-05-19 07:31

正则化——模型复杂度调整

二、正则化2.1概念阐述为了降低模型的复杂度，我们可以对模型的复杂程度施加以一个惩罚项,强制让模型的参数值尽可能的小从而使得模型更简单。以
弦已断，曲终散·2022-05-19 07:56

深度学习 --- 优化入门六（正则化、参数范数惩罚L0、L1、L2、Dropout）

前面几节分别从不同的角度对梯度的优化进行梳理，本节将进行正则化的梳理，所谓正则化，简单来说就是惩罚函数，在机器学习中的SVM中引入拉格朗日乘子法即引入惩罚项解决了约束问题，在稀疏自编码器中我们引入了惩罚因子去自动调整隐层的神经元的个数
zsffuture·2022-05-19 07:54

机器学习——正则化

前言：大多数模型都是直接给出公式，其实自己私下有推导，涉及好多自己不懂的数学知识，会一点点补充的机器学习专栏：机器学习专栏文章目录正则化1、过拟合问题2、正则化2.1正则化原理2.2L2正则化线性回归2.3L2
Tao_RY·2022-05-19 07:24

tikhonov正则化 matlab_4 L1和l2正则化详解（花书7.1 参数范数惩罚）

7.1参数范数惩罚许多正则化方法通过对目标函数添加一个参数范数惩罚，限制模型（如神经网络、线性回归和逻辑回归）的学习能力。将正则化后的目标函数记为：其中是权衡范数惩罚项和标准目标函数相对贡献的超参数。
Fl4me·2022-05-19 07:23

深度学习正则化-参数范数惩罚（L1,L2范数）

L0范数惩罚机器学习中最常用的正则化措施是限制模型的能力，其中最著名的方法就是L1和L2范数惩罚。
DeepBrainWH·2022-05-19 07:17

正则化参数——0/1/核范数

http://blog.csdn.net/zouxy09，这是原文的地址，下面是按照自己熟悉的方式简化下来，感谢原作者机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。理解常用的L0、L1、L2和核范数规则化，规则化项参数的选择问题。监督机器学习问题无非就是“minimizeerrorandregularizingparameters”，即在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟
WinsorCastle·2022-05-19 07:16

林轩田-机器学习基石-作业4-python源码

正则化线性回归（regularizedlinearregression）和验证（validation）的实验对于正则化线性回归下的分类问题，我们有Wreg=argmin(λ/N*||W||^2+1/N*
周周周睿·2022-05-19 07:46

深度学习入门——神经网络的正则化

神经网络中的正则化学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-master在开始之前，先让我们来看看正则化模型与非正则化训练效果。
yasNing·2022-05-19 07:41

正则化——gluon

frommxnetimportndarrayasndfrommxnetimportautogradfrommxnetimportgluonimportmxnetasmximportrandomnum_train=20num_test=100num_inputs=200true_w=nd.ones((num_inputs,1))*0.01true_b=0.05#生成训练数据和测试数据集X=nd.ra
lizzy05·2022-05-19 07:03

线性回归模型——范数、L1，L2正则化及其手工实现

一、p范数及实现对于线性模型Y=XW+bY=XW+bY=XW+b，其中X∈Rn×dX\inR^{n\timesd}X∈Rn×d，nnn为样本数，ddd为每个样本的特征维度，W∈Rd×1W\inR^{d\times1}W∈Rd×1，Y∈Rn×1Y\inR^{n\times1}Y∈Rn×1。可以使用权重向量WWW的某个范数来衡量该模型的复杂度。W=(w1,w2,...,wd)W=(w_1,w_2,..
PuJiang-·2022-05-19 07:01

PyTorch——L2范数正则化（权重衰减）

tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.12_weight-decay权重衰减（weightdecay）权重衰减等价于L2范数正则化
cqu_shuai·2022-05-19 07:55

ML- 范数与正则化惩罚

范数L1范数L1范数是我们经常见到的一种范数，它的定义如下：表示向量x中非零元素的绝对值之和。L1范数有很多的名字，例如我们熟悉的曼哈顿距离、最小绝对误差等。使用L1范数可以度量两个向量间的差异，如绝对误差和（SumofAbsoluteDifference）由于L1范数的天然性质，对L1优化的解是一个稀疏解，因此L1范数也被叫做稀疏规则算子。通过L1可以实现特征的稀疏，去掉一些没有信息的特征，例如
G____G·2022-05-19 07:48

正则化——参数范数惩罚

正则化——参数范数惩罚1.L2参数正则化2.L1参数正则化3.参数范数惩罚正则化的定义：“对学习算法的修改——旨在减少泛化误差而不是训练误差。”直观理解：正则化就是用来减少模型过拟合的一种策略。
Drawing1998·2022-05-19 07:44

pytorch_lesson12 手动实现和模型实现线性回归、逻辑回归（本质是二分类）、多分类预测

创建回归类数据函数生成线性相关数据y=2x1-x2+b+扰动项生成非线性的数据集，y=wx**2+b+扰动项创建回归数据生成函数2、分类数据集创建方法手动实现一个三分类数据集创建分类数据生成函数3、创建小批量切分函数二
斯外戈的小白·2022-05-18 07:51

pytorch自学笔记——softmax回归

pytorch实现softmax回归importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256#batch_size：小批量的个数
还是那个狗蛋·2022-05-18 07:50

机器学习：过拟合和欠拟合

、理解2、过拟合欠拟合判断方式：(1)：学习曲线（learningcurves）(2)：学习曲线（learningcurves）二、过拟合1、过拟合定义：2、形成原因：3、解决方案：4、解决方案解析：正则化数据扩增
如诗雨季·2022-05-18 07:47

在tensorflow中使用batch normalization及其原理

在tensorflow中使用batchnormalization及其原理1.归一化，标准化，正则化2.batchnormalization的原理2.1归一化2.2平移和缩放3.batchnormalization
Donreen·2022-05-15 07:03

[机器学习导论]——第五课——支持向量机SVM

约束优化知识复习约束优化问题与KKT条件对偶问题实例说明二、SVM问题SVM简介问题的引入线性可分SVM间隔M建模SVM问题建模SVM的对偶问题SMO算法思想举例说明——重要SVM性质三、线性不可分SVM松弛变量引入模型选择——正则化常数
雨落俊泉·2022-05-14 15:39

逻辑回归详解——机器学习入门

文章目录Task21.逻辑回归与线性回归的联系与区别2.逻辑回归的原理3.逻辑回归损失函数推导及优化4.正则化与模型评估指标5.逻辑回归的优缺点6.样本不均衡问题解决办法7.Sklearn参数1.逻辑回归与线性回归的联系与区别线性回归
domyslavy·2022-05-14 15:37

数据常用预处理教程详解（sklearn，numpy，pandas）

为防止过拟合或者其他原因，选择是否要将数据进行正则化。在对数据进行初探之后发现效果不佳，可以尝试使用多项式方法，寻
一种tang两种味·2022-05-14 07:14

【深度之眼】【神经网络基础知识】：神经网络基础与多元感知机

目录一、人工神经元二、多层感知机三、激活函数四、反向传播五、损失函数六、权值初始化七、正则化一、人工神经元人工神经网络:大量神经元以某种连接方式构成的机器学习模型。
雯文闻·2022-05-13 07:38

统计学习的分类

Q2.正则化项一般形式？Q3.交叉验证方式？Q4.什么是泛化能力？一.基本分类1.1监督学习监督学习(supe
迪菲赫尔曼·2022-05-12 07:15
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