小批量正则化

R语言弹性网络Elastic Net正则化惩罚回归模型交叉验证可视化

p=26158弹性网络正则化同时应用L1范数和L2范数正则化来惩罚回归模型中的系数。为了在R中应用弹性网络正则化。
·2022-04-07 13:25

【线性回归、正规方程、梯度下降、正则化、欠拟合和过拟合、岭回归】

1、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩
靠谱杨·2022-04-06 00:00

【线性回归、正规方程、梯度下降、正则化、欠拟合和过拟合、岭回归】

1、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩
靠谱杨·2022-04-05 15:00

机器学习入门之线性回归与逻辑回归

梯度下降gradientdescent梯度下降的线性回归多元线性回归梯度下降正规方程梯度下降与正规方程的比较逻辑回归LogisticRegression决策边界代价函数使用梯度下降多分类问题过拟合与欠拟合正则化线性回归中的正则化逻辑回归中的正则化小结前言本文为吴恩达机器学习课程的笔记系列第一篇
小菜羊~·2022-04-03 07:28

推荐系统之矩阵分解算法（附加正则化）详细讲解

三、函数过拟合情况下的正则化处理四、梯度下降求解和五、手写推算展示六、源代码展示1.导入python库2.定义梯度下降函数3.定义主函数4.运行结果一、前言在开始之前我们先引入例题，User表示用户，Data
邓胖胖.·2022-04-02 07:02

深度学习之感性理解-优化器

深度学习之感性理解-优化器梯度下降法批量梯度下降法（BGD）随机梯度下降法（SGD）小批量梯度下降法（MBGD）MomentumAdaGradAdamRMSprop梯度下降法批量梯度下降法（BGD）所谓批量
王伟王胖胖·2022-04-01 07:05

Dropout和BN(层归一化)详解

数据层面一般是使用数据增强手段，算法层面不外乎是：正则化、模型集成、earlystopping、dropout、BN等，本文重点详细讲解一下dropout和BN。
谈笑风生...·2022-03-31 19:14

深度学习技巧（激活函数-BN-参数优化等等）

）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
loving_coco·2022-03-31 19:14

Inception V2——BN层

它还充当正则化器，在某些情况下消除了Dropout的需要。应用
chairon·2022-03-31 19:14

机器学习偏差与方差

一、应用机器学习的建议（1）模型预测未知数据时发现有较大误差，可考虑采用下面的几种方法：1、收集更多的训练样本；2、尝试减少特征的数量；3、尝试获得更多的特征；4、尝试增加多项式特征；5、尝试减少正则化参数
wu小胖·2022-03-31 07:20

深度学习修炼（五）——基于pytorch神经网络模型进行气温预测

文章目录5基于pytorch神经网络模型进行气温预测5.1实现前的知识补充5.1.1神经网络的表示5.1.2隐藏层5.1.3线性模型出错5.1.4在网络中加入隐藏层5.1.5激活函数5.1.6小批量随机梯度下降
弄鹊·2022-03-26 07:14

Activiti(Flowable)流程克隆（运行时实例克隆）解决方案 一种订单制造中分裂拆单与合并的核心技术实践

[email protected]:24长沙1.背景订单可视化系统是单位的一套基于业务流程引擎技术的智能制造信息系统，在公司领导的战略部署下，完全自主开发的一套适用于多品种、小批量订单式制造型企业
长沙大东家·2022-03-26 01:04

本周的总结

2BACKGROUND（背景）2.1MIXMATCH3REMIXMATCH3.1DISTRIBUTIONALIGNMENT（分布对齐）3.2IMPROVEDCONSISTENCYREGULARIZATION（改进的一致性正则化
ZN_daydayup·2022-03-24 07:27

从线性回归到高斯过程回归

线性回归和高斯过程回归1.数据集2.最小二乘法2.1.解法2.2.直观理解2.3.条件数2.4.QR分解3.噪声为高斯分布的MLE4.过拟合5.过拟合解决方案5.1.正则化5.1.1.L1Lasso5.1.2
不喝也中·2022-03-23 08:35

Spark2.0机器学习系列之12： 线性回归及L1、L2正则化区别与稀疏解

概述线性回归拟合一个因变量与一个自变量之间的线性关系y=f(x)。Spark中实现了：（1）普通最小二乘法（2）岭回归（L2正规化）（3）Lasso（L1正规化）。（4）局部加权线性回归（5）流式数据可以适用于线上的回归模型，每当有新数据达到时，更新模型的参数，MLlib目前使用普通的最小二乘支持流线性回归。除了每批数据到达时，模型更新最新的数据外，实际上与线下的执行是类似的。本文采用的符号:拟合
weixin_30709809·2022-03-23 08:26

线性回归（Linear Regression）原理小结

.线性回归推广4.1多项式回归4.2广义线性回归4.2.1对数线性模型（log-linearregression）4.2.2广义线性模型（generalizedlinearregression）5.加正则化项的线性回归
咕叽咕叽小菜鸟·2022-03-23 08:24

【Pytorch学习笔记】5.卷积神经网络

文章目录32.卷积神经网络33.池化层&上/下采样34.批量正则化35.经典卷积网络36.残差网络37.nn.Module38.数据增强39.实战根据龙良曲Pytorch学习视频整理，视频链接：【计算机
贪钱算法还我头发·2022-03-23 08:40

DeepLearning:使用Pytorch搭建神经网络

sigmoid激活函数双曲正切函数ReLu函数（线性修正单元）线性层及其它层线性层正则化层（BatchNorm）正则化层优点官方解释代码实战t
RP_M·2022-03-22 17:56

《动手学深度学习PyTorch版》打卡_Task3，过拟合，欠拟合，梯度消失，梯度爆炸

过拟合和欠拟合模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合解决方法权重衰减权重衰减等价于L2范数正则化
kanatappi·2022-03-22 17:55

机器学习作业班_python神经网络搭建

我们将通过反向传播算法实现神经网络成本函数和梯度计算的非正则化和正则化版本。我们还将实现随机权重初始化和使用网络进行预测的方法。
Happy丶lazy·2022-03-22 17:18

Pytorch神经网络实战学习笔记_21 过拟合问题的优化技巧（三）：批量归一化

在实际应用中，批量归一化的收敛非常快，并且具有很强的泛化能力，某种情况下可以完全代替前面讲过的正则化、Dropout。在训练过程中，会通过优化器的反向求导来优化出合适的r，β值。
LiBiGor·2022-03-22 17:47

Pytorch神经网络实战学习笔记_19 过拟合问题的优化技巧（一）：基本概念+正则化+数据增大

1过拟合问题的描述1.1过拟合问题概述深度额学习训练过程中，在训练阶段得到了较好的准确率，但在识别非数据集数据时存在精度下降的问题，这种现象称为过拟合现象。主要原因：由于模型的拟合度过高，导致模型不仅学习样本的群体规律，也学习样本的个体规律。1.2过拟合问题模型的设计1.2.1构建数据集---Over_fitting.py（第1部分）importsklearn.datasetsimporttorc
LiBiGor·2022-03-22 17:47

【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-第二周优化算法编程

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-第二周作业Optimizationmethods
passer__jw767·2022-03-22 17:43

caffe cifar10 net笔记

CIFAR10_fullCIFAR10_full_deployCIFAR10_quickCIFAR10_quick_test其中CIFAR10的full、quick版本的区别在于前者有局部区域正则化层（
奋斗啊哈·2022-03-22 17:39

梯度下降（一）：批梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、动量梯度下降、Nesterov加速梯度下降法 Matlab 可视化实现

梯度下降（一）：批梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、动量梯度下降、Nesterov加速梯度下降法前言梯度下降法（GD/GradientDescent）单变量线性回归模型（UnivariateLinearRegression
顧辰·2022-03-19 08:16

吴恩达深度学习第二课第二周作业及学习心得体会——minibatch、动量梯度下降、adam

概述学习课程后，在L2正则化代码的基础上完成该周作业，现将心得体会记录如下。Mini-batch梯度下降概念对m个训练样本，每次采用t（1
袁野_0073·2022-03-19 08:15

AdamW优化器（自适应梯度方法）

DECOUPLEDWEIGHTDECAYREGULARIZATION解耦权值衰减正则化摘要L2正则化和权值衰减正则化对于标准随机梯度下降是等价的(当按学习率重新调整时)，但是在自适应梯度算法的情况下确并非如此
星光里·2022-03-19 08:13

深度学习相关概念：梯度下降

深度学习相关概念：梯度下降法、动量法与自适应梯度1.梯度下降概念2.梯度下降的目的3.梯度下降的原理4.梯度计算5.梯度下降算法的类别及计算效率5.1批量梯度下降（BGD）5.2随机梯度下降（SGD）5.3小批量梯度下降
Jsper0420·2022-03-19 08:04

pytorch神经网络优化方法

pytorch优化器optim各种优化方法介绍一、梯度下降1.1批梯度下降法(BatchGradientDescent)1.2随机梯度下降1.3小批量梯度下降二、改进的梯度下降方法2.1Momentum2.2Nesterovacceleratedgradient
qq_41978536·2022-03-18 07:29

mmdetection中的数据增强方法（慢慢写， 会很长）

另一种选项是在送入机器学习之前，在小批量（mini-batch）上执行这些转换3.有哪些数据增强的方法？对于单样本：1）几何变换类翻转，旋转，裁剪，变形，
liuqiangaliuv·2022-03-18 05:06

Text to image论文精读 StackGAN++: Realistic Image Synthesis with Stacked GAN（具有堆叠式生成对抗网络的逼真的图像合成）

四、主要内容4.1StackGAN-v1与StackGAN-v24.2多尺度图像分布4.3联合条件和无条件分布4.4颜色一致性正则化4.5实施细节五、实验5.1度量标准5.2实验结果5.3StackGAN
中杯可乐多加冰·2022-03-18 03:41

动手学深度学习：3.14 正向传播、反向传播和计算图

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。
AI_Younger_Man·2022-03-17 07:16

深度学习理论：正向传播与反向传播

摘自《动手学习深度学习》这里将带L2范数正则化的含单隐藏层的多层感知机为例解释正向传播（forwardpropagation）指对神经网络沿着从输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量（包括输出
空腹熊猫·2022-03-17 07:09

多任务思想与聚类联邦学习

2.多任务学习回顾我们在博客《基于正则化的多任务学习》中介绍了标准多任务学习的核心是多任务个性化权重+知识共享[1]。如多任务学习最开始提出的模型
orion-orion·2022-03-15 21:00

梯度下降法原理解析（大白话+公式推理）

..1.2.梯度下降算法中的重要概念....1.3.梯度下降算法原理详解....第二章：梯度下降法分类与对比....2.1.批量梯度下降（SGD）....2.2.随机梯度下降（SGD）....2.3.小批量梯度下降
新手村霸·2022-03-15 14:33

深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略

utm_source=tuicool&utm_medium=referral深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。
ArthurKingYs·2022-03-14 09:26

神经网络基础

：神经网络的计算参考链接：2.激活函数2.1sigmoid2.2tanh2.3ReLU2.4LeakyReLU2.5ParametricReLU2.6Maxout2.7Swish小结：3.深度学习中的正则化
紫砂痕·2022-03-14 09:55

一文概览深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略

type=detail&id=2001702126深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它
风吹草地现牛羊的马·2022-03-14 09:24

概览深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略

选自arXiv机器之心编译深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。
gukedream·2022-03-14 09:54

（tensorflow笔记）神经网络中的一些关键概念（学习率、激活函数、损失函数、欠拟合和过拟合、正则化和优化器）

神经网络复杂度空间复杂度时间复杂度2.学习率策略指数衰减学习率分段常数衰减3.激活函数sigmoidtanhReLULeakyReLU建议4.损失函数均方误差损失函数交叉熵损失函数自定义损失函数5.欠拟合与过拟合6.正则化减少过拟合概念可视化
克里斯大炮·2022-03-14 07:23

吴恩达《机器学习》学习笔记七——逻辑回归（二分类）代码

吴恩达《机器学习》学习笔记七——逻辑回归（二分类）代码一、无正则项的逻辑回归1.问题描述2.导入模块3.准备数据4.假设函数5.代价函数6.梯度下降7.拟合参数8.用训练集预测和验证9.寻找决策边界二、正则化逻辑回归
slight smile·2022-03-11 07:15

机器学习作业 2 —— 逻辑回归Logistic Regression

.准备数据3.sigmoidsigmoidsigmoid函数4.CostFunction(代价函数)5.GradientDescent(梯度下降)6.拟合参数7.用训练集预测和验证8.寻找决策边界9.正则化逻辑回归
ExcaliburUnlimited·2022-03-11 07:05

python机器学习 多项式回归模型正则化（拉索，岭，弹性网）

多项式回归模型正则化（拉索，岭，弹性网）目录多项式回归模型正则化（拉索，岭，弹性网）一、多项式回归模型正则化：1.L1正则化（lasso)回归2.L2正则化（Ridge)回归3.弹性网（ElasticNet
啥都会点的大秀·2022-03-11 07:32

ICML2020-PowNorm：重新思考transformer中的batch-normalization

这篇论文由UCB的研究者提出，旨在研究transformer中新的正则化方法。自然语言处理NLP中使用的神经网络模型的标准归一化方法是层归一化LN。与计算机视觉中广泛采用的批处理规范化BN不同。
AI算法后丹修炼炉·2022-03-10 07:31

AlexNet论文解读

AlexNet论文翻译及解读摘要1、网络结构卷积层：5个（其中一些后面跟着最大池化层）全连接层：3个（连接着一个最终是1000路的softmax）2、tips非饱和神经元，使用GPU实现Dropout正则化方法
秋天的风儿·2022-03-10 07:22

sklearn常用数据预处理方法

前言sklearn常用数据预处理方法比较常见的是标准化、归一化还有正则化，这些方法对于机器模型的训练有很大帮助，大多数时候不仅可以提高模型的准确度还可以减少训练时间。
蓝亚之舟·2022-03-09 08:09

数据预处理之数据的特征缩放——sklearn实现

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）
serity·2022-03-09 08:29

综述 | 近年来深度学习的重要研究成果（附PDF）

↑点击上方【计算机视觉联盟】关注我们这篇综述论文列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。
SophiaCV·2022-03-07 07:01

决策树，随机森林，集成学习的算法实现

文章目录一、决策树1.训练和可视化决策树2.训练数据集3.可视化4.绘制训练数据集5.绘制决策边界6.估计类别概率7.正则化超参数8.回归9.可视化回归树二.集成学习和随机森林投票分类器Bagging&
Arwin（Haowen Yu）·2022-03-05 16:34

计算机视觉（三）线性分类器

目录线性分类器数据集介绍分类器设计图像类型图像表示选择分类模型线性分类器权值w分界面/决策边界损失函数多类支持向量机损失正则项超参数L2正则项L1正则项优化算法（梯度下降）梯度下降算法随机梯度下降算法小批量梯度下降算法数据集划分训练数据测试数据验证数据
想要好好撸AI·2022-03-04 07:54
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