小批量正则化第73页

DeepLearning Good Blogs!

目录深度学习基础数学知识深度学习知识自学大礼包L1与L2损失函数和正则化的区别正则化深度学习中的重要工作ResNetNormalizationBatchNormAttentionGRUGraph深度学习应用技巧网络调试显存计算损失函数

lscelory·2022-03-04 07:38

李宏毅2021课程-机器学习作业2phoneme classification

主要修改部分，1.将助教的样本代码中的segmiod改成了relu2.batchsize改成了16，epoch改成503.采用了L2正则化4.学习率每5代变成原来的0.1倍可以修改的地方：修改网络层数，

清瞳、·2022-03-03 07:16

机器学习（四）：逻辑回归实战——信用卡欺诈检测

文章目录1、数据2、样本不均衡解决方案3、交叉验证4、模型评估方法5、正则化惩罚6、混淆矩阵7、逻辑回归阈值对于结果的影响8、SMOTE算法1、数据数据链接在此https://pan.baidu.com

Smilhe_·2022-03-02 07:24

详解ResNet残差网络

网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过采集海量数据，并配合Dropout正则化等方法也可以有效避免

LifeBackwards·2022-03-02 07:35

逻辑回归算法实战之信用卡欺诈检测

信用卡欺诈检测1.数据分析与预处理1.1数据的读取与分析1.2解决样本不均衡1.3特征标准化2.下采样方案2.1交叉验证2.2模型评估方法2.3正则化惩罚3.逻辑回归模型3.1参数对结果的影响3.2混淆矩阵

冰履踏青云·2022-03-02 07:25

深度学习------tensorflow2.0，keras实现卷积神经网络（mnist:GoogleNet-22）

这样相当于做了模型融合，同时给网络增加了反向传播的梯度信号，也提供了额外的正则化，对于整个网络的训练大有益处。下图是网络的结构

小飞龙程序员·2022-03-01 07:15

神经网络中的两种正则化---Batch Normalization和Weight Normalization

BatchNormalization原理BN是对小批量数据进行正则化，其算法原理如下：我们可以理解为BN的本质就是一个以γ\gammaγ和β\betaβ为参数，从xix_ixi到yiy_iyi的映射。

xinxiang7·2022-02-28 07:04

从零起步人工智能——机器学习之深度学习

内容目录：机器学习的概念机器学习的分类深度学习的概念人工神经网络模型前向传播、反向传播模型训练泛化、过拟合、正则化机器学习的概念对于机器学习的概念，机器学习是一门多领域的交叉学科，涉及到数学上概率学、线性代数以及其他学科等等

斤今金·2022-02-27 11:41

【深度学习基础】从零开始的炼丹生活06——深度学习中的正则化

往期回顾：03——支持向量机以及核方法04——从传统机器学习走向深度学习05——深度前馈网络、神经网络概述上一节我们说了神经网络设计的基本组件和过程，下面我们再学习一下正则化策略。

wby1905·2022-02-27 11:08

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——【手写数字识别】之训练调试与优化

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——打卡计划总目录【手写数字识别】之训练调试与优化概述计算模型的分类准确率检查模型训练过程，识别潜在训练问题加入校验或测试，更好评价模型效果加入正则化项，避免模型过拟合过拟合现象导致过拟合原因过拟合的成因与防控正则化项可视化分析使用

only one °·2022-02-27 11:37

深度学习-欠拟合和过拟合

(3)减少正则化参数，(4)使用非线性模型:比如核SVM，决策树，深度学习等模型(5)调整模型的容量，容量时指拟合各个函数的能力。(6)容量低的模型很难拟合训练集，使用集成学习方法，http

368chen·2022-02-27 11:01

python 正则化小数和特征之前的数据

,mystring)之前的数据正则化match=re.search(r"(.*)traceid",data,re.MULTILINE)matchMike–Ca

SamWang_333·2022-02-27 06:16

深度学习的正则化

目录深度学习的正则化L1与L2正则化Dropout正则化提前停止批标准化总结深度学习的正则化学习目标知道L2正则化与L1正则化的方法知道随机失活droupout的应用知道提前停止的使用方法知道BN层的使用方法在设计机器学习算法时不仅要求在训练集上误差小

最白の白菜·2022-02-26 07:32

深度学习学习笔记

深度学习一、神经网络基础1、几个词的包含关系2、人工神经元3、多层感知机4、激活函数5、反向传播6、梯度下降法的改进7、损失函数8、权值初始化9、正则化方法回顾二、卷积神经网络1、卷积网络发展史2、卷积层

Better-ing·2022-02-25 07:22

pytorch学习之过拟合及优化trick

过拟合及优化trick数据分配交叉验证正则化动量（惯性）、学习率衰减dropout数据分配我们一般会有train（训练集），val（验证集），test（测试集）。

ljc_coder·2022-02-25 07:43

神经网络基础知识

（MultiLayerPerceptron,MLP）3.激活函数4.反向传播（BackPropagation）5.损失函数（LossFunction）6.权值初始化（Initialization）7.正则化方法

le_printemps·2022-02-25 07:12

pytorch常用优化器总结(包括warmup介绍及代码实现)

文章目录梯度下降法梯度下降GD随机梯度下降（SGD)小批量梯度下降法（MBGD）动量优化SGD+MomentumNAGpytorch中SGD:自适应学习率AdaGradAdadeltaRMSPropAdamwarmup

栋次大次·2022-02-22 11:53

《Python深度学习》读书笔记：第4章机器学习基础

4.2.1训练集、验证集和测试集4.2.2评估模型的注意事项4.3数据预处理、特征工程和特征学习4.3.1神经网络的数据预处理4.3.2特征工程4.4过拟合与欠拟合4.4.1减小网络大小4.4.2添加权重正则化

feiwen110·2022-02-22 07:32

打卡第六天-线性分类器损失函数与最优化（上）

权重正则化权重正则化L2是常用的方法softmaxclassifier损失softmax是某个分类的概率一般会选择softmax方法计算loss

奥润橘·2022-02-20 22:35

SDWebImage源码阅读笔记（一）

另一种实时从网络加载，其中一种方法是从服务端获取图片的二进制数据，客户端将其转化为NSData*类型，再通过UIImage加载，这种方式适合小批量的图片加载

碧玉小瑕·2022-02-20 16:53

批量归一化和残差网络

设小批量中有mm个样本。在单个通道上，假设卷积计算输出的高和宽分别为pp和qq。我们需要对该通道中m×p×q个元素同时做批量归一化。对这些元素做标准化计算时，我们使用

Yif18·2022-02-20 15:19

12_批量归一化和残差网络

标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。

Zaoze·2022-02-20 10:21

正则化和交叉验证

thinking:正则化就是结构风险最小化策略的实现，在经验风险上加一个正则化交叉验证首先数据分为训练集，验证集，测试集在切分数据的基础上反复的进行训练，测试，模型选择泛化能力学习方法对对学习得到的模型对未知数据的预测能力实际上就是学习模型的期望风险

云之彼端09·2022-02-19 19:20

万户开，鸡年纪念董酒介绍

作为一款限量收藏生肖文化高端礼酒，“万户开·董酒”仅提供小批量特酿的珍藏版，全球首发限量5000份。

大隆汇八窖酒库·2022-02-19 13:21

XGBoost和GBDT的区别

比较项目GBDTXGBoost基分类器CART树除了CART，还支持线性分类器优化过程只用到代价函数的一阶导数信息对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到一、二阶导数代价函数的正则化没有使用到正则项可选l1

_爱碎碎碎碎念·2022-02-18 23:08

事情的决定权VS真正的意图

公司正在开发一个项目，项目包含软件与硬件部分；硬件部分无开发生产能力，项目leader找了他一哥们（那哥们自己开公司做一些小的路由器硬件设备，具有开发小批量生产能力），leader希望那哥们能帮忙开发并供货

HeyToBye·2022-02-18 12:02

从贝叶斯角度深入理解正则化

一、正则化一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数：其中，第一项L(yi,f(xi;w))衡量我们的模型（分类或者回归）对第i个样本的预测值f(xi;w)和真实的标签yi之前的误差。

Zxdon·2022-02-18 07:53

机器学习之 XGBoost和LightGBM

基本知识点简介2、梯度提升树GBDT算法2.1思路和原理2.2梯度代替残差建立CART回归树3、XGBoost提升树算法3.1XGBoost原理3.2XGBoost中损失函数的泰勒展开3.3XGBoost中正则化项的选定

weixin_30564785·2022-02-18 07:11

BPR：面向隐偏好数据的贝叶斯个性化排序学习模型

面向隐偏好数据的贝叶斯个性化排序学习模型摘要引言相关研究个性化排序形式化定义问题分析BPR贝叶斯个性化排序BPR最优化准则AUC最优化类比BPR学习算法基于BPR的学习模型矩阵分解自适应k近邻BPR与其它方法的关系加权正则化矩阵分解

CalumChambers·2022-02-18 07:34

为什么说L2正则化可以防止过拟合，为什么引入L2可以对权重进行惩罚

在学习L2正则化的时候得到的一点心得体会，作为学习笔记，仅供参考。个人理解，凡是可以减少过拟合的方法都可以称为正则化。

爱吃肉的鹏·2022-02-17 07:24

正则化方法

正则化的作用正则化是为了防止过拟合采取的策略，主要的正则化方法有L1、L2、dropout、dropconnectL2正则化具体的公式如下：也就是在原来的代价函数上加上参数的平方和的均值，而λ是超参数。

WZFish0408·2022-02-17 02:32

（史上最详细）批量梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法python代码实现

Repeatuntilconvergence{}随机梯度下降法（StochasticBatchGradientDescent）:Loop{ fori=1tom,，{ }}小批量梯度下降

又迷鹿了·2022-02-17 00:53

深度学习揭秘之防止过拟合（overfitting）

摘要：本文总结深度学习过拟合产生的原因以及解决办法，涵盖正则化、dropout等操作，可以作为工程中的一份开发指南。神经网络通过大量的参数模拟各种繁多的任务，并能拟合各种复杂的数据集。

玩SAP零售的苏州Boy·2022-02-16 11:55

拉普拉斯

神奇的拉普拉斯平滑（LaplacianSmoothing）及其在正则化上的应用~-CSDN博客https://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/details/40303561

阿布儿·2022-02-16 01:22

2019-05-10PCB生产，我们为什么一直坚持“100%全测”？

无论是PCB打样还是小批量生产，我们一直坚持“100%全测”，即使目前很多厂家仍使用抽测的方法。

一个不开口的猫·2022-02-15 21:52

正则化

正则化是抑制模型过拟合方法的统称，通过动态调整模型估计参数的取值来降低模型的复杂度。通过偏差的增大，来换取方差的降低。从而提升模型的泛化能力！

李奕辰的爸爸·2022-02-15 14:10

数据标准预处理合集_python机器学习sklearn库

文章目录数据获取①归一化MinMaxScaler1.1默认调用1.2了解相关属性/参数②正则化Normalizer2.1默认调用2.2相关属性/参数③标准化3.1默认调用3.2相关属性/参数④二值化4.1

侯小啾·2022-02-15 11:30

PCB双面板小批量价格直降5%，现价255元每平米！

一、降价PCB双面板小批量降价5%！原价270元/㎡，现价只需255元/平米，比某创低9%！二、一刀砍不进行分阶梯降价，一步到位，只要是1㎡以上或30pcs以上的双面板，一律降至255元/㎡。

小淘淘888·2022-02-15 07:56

Lecture 1 - Regression

梯度下降中学习率为负数,因为如果是负梯度(下降)则横坐标需右移,正梯度(上升)横坐标需左移.正则化将特征前加入一个很大的参数从而使对应特征所占权重变小,同时又能保留所有特征,使得特征的变化过大时对输出预测影响减小

328581f192ec·2022-02-15 07:53

三种梯度下降方法与代码实现

目录前言1.梯度下降方法1.1三种梯度下降不同1.2线性回归梯度更新公式1.3批量梯度下降BGDBGDBGD1.4随机梯度下降SGDSGDSGD1.5小批量梯度下降MBGDMBGDMBGD2.代码实现梯度下降

辰chen·2022-02-15 07:26

清华大学出品：罚梯度范数提高深度学习模型泛化性

鬼道2022·2022-02-14 07:27

SVR

kernel将原始数据空间映射到高维度空间对照LR：svr的优化目标是l2regularization+c*epsilon-sensitiveerror.前者正则化是为了控制模型复杂度不必多说，后者epsilon-sensitiveerror

yz_wang·2022-02-14 00:09

pytorch之过拟合,欠拟合；梯度消失,梯度爆炸,循环nn

3.12.1方法权重衰减等价于L2范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。3.12.2高维线性回归

多彩海洋·2022-02-13 11:35

【超详细】基于sklearn实现软硬间隔SVM

1.2数据可视化二、软间隔SVM2.1sklearn.datasets.make_blobs()2.2数据可视化一、硬间隔SVMsklearn中没有实现硬间隔SVM的类，因为它并不实用，但我们可以通过将正则化项

serity·2022-02-13 07:42

2019-05-10