小批量正则化第75页

吴恩达机器学习第二次作业-逻辑回归（python实现）

这次作业的目的是运用课程上所学的逻辑回归方法（是二元分类问题）以及正则化处理方法的应用。

ScarLeTzzz·2021-10-24 23:55

《深度学习实战》第2章机器学习快速入门

CIFAR-10数据集2.编码softmax_loss_naive函数使用显式循环计算损失函数以及梯度3.编码softmax_loss_vectorized函数使用向量化表达计算损失函数以及梯度4.编码最小批量梯度下降算法训练

醉一心·2021-10-24 18:44

Python数据分析与机器学习实战＜六＞线性回归算法

误差项分析似然函数求解似然函数（最大的似然估计）对数似然目标函数线性回归求解目标函数求偏导评估方法（高中就学过）梯度下降原理梯度下降方法对比批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降学习率对结果的影响逻辑回归

-小透明-·2021-10-23 17:44

计算机视觉（六）：深度学习正则化

计算机视觉笔记总目录1偏差与方差1.1数据集划分首先我们对机器学习当中涉及到的数据集划分进行一个简单的复习训练集（trainset）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（developmentset）：利用验证集（又称为简单交叉验证集，hold-outcrossvalidationset）进行交叉验证，选择出最好的模型；测试集（testset）：最后利用测试集对模型进行测试，对学习方法进行评

GeniusAng·2021-10-14 22:58

2021-10-14 机器学习课程-李宏毅第二课学习笔记

spm=1001.2014.3001.5501)前言应用举例模型步骤step1模型假设，选择模型框架Step2：模型评估-损失函数step3最佳模型-梯度下降注意问题如何解决过拟合问题：正则化Regularizati

bbx7rm0506·2021-10-14 01:44

深度学习--TensorFlow（7）拟合（过拟合处理）（数据增强、提前停止训练、dropout、正则化、标签平滑）

目录拟合1、拟合情况2、抵抗过拟合方法过拟合处理（防止过拟合）：一、数据增强1、设置图像生成器2、载入图片3、图像转三维数据4、三维转四维5、生成图片（用图像生成器）代码二、提前停止训练（Early-Stopping）1、设置回调函数（设置提前停止训练）2、训练（应用回调函数）代码三、Dropout1、搭建神经网络进行对比1-1、普通神经网络1-2、dropout神经网络2、训练3、画图代码四、正

_睿智_·2021-10-13 19:50

Python深度学习pytorch实现图像分类数据集

目录读取数据集读取小批量整合所有组件目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集。如今，MNIST数据集更像是一个健全的检查，而不是一个基准。

·2021-10-12 10:27

Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解

目录扰动的鲁棒性实践中的dropout简洁实现扰动的鲁棒性在之前我们讨论权重衰减（L2正则化）时看到的那样，参数的范数也代表了一种有用的简单性度量。

·2021-10-11 16:58

Python深度学习pyTorch权重衰减与L2范数正则化解析

下面进行一个高维线性实验假设我们的真实方程是：假设feature数200，训练样本和测试样本各20个模拟数据集num_train,num_test=10,10num_features=200true_w=torch.ones((num_features,1),dtype=torch.float32)*0.01true_b=torch.tensor(0.5)samples=torch.normal(

·2021-10-09 17:46

L1正则化和L2正则化

正则化方法是机器学习中用于防止过拟合的方法，L1和L2则分别指L1-范数和L2-范数，下面先介绍一下范数：1.范数向量的范数表征向量间的距离，如果两个常量之间比大小，我们可以用减法，但是两个向量如何比较大小或者二者间的距离呢

西北小生_·2021-10-07 21:37

论文笔记-Semi -Supervosed Classification With Graph Convolutional Networks

这篇文章提出了图网络一个比较经典的模型GraphConvolutionNetwork，用神经网络来编码图结构，从而避免了损失函数中基于图的显式正则化。

升不上三段的大鱼·2021-09-30 10:36

机器学习（6）过度拟合与正则化

过度拟合与正则化过度拟合1.什么是过度拟合由图所示：第一张图，只用的一阶多项式，不能很好的拟合数据集，这种情况称为欠拟合第二张图，用的二阶多项式，比较好的拟合了数据集。

弱音ハク·2021-09-28 12:52

DL_1——自动求导、线性回归

1.1向量链式法则1.2计算图1.3自动求导的两种模式1.4反向传播算法bp2线性回归2.1模型假设2.2LossFunction衡量预估质量2.3训练数据2.4参数学习3优化方法3.1梯度下降3.2小批量随机梯度下降

A-Egoist·2021-09-10 22:51

pytorch之深度神经网络概念全面整理

神经网络训练过程2、基础概念2.1数学知识2.1.1导数2.1.2梯度2.2前向传播和反向传播3、数据预处理手段3.1归一化(normalization)3.2标准化（Standardization）3.3正则化

·2021-09-07 19:40

python深度总结线性回归

目录概述例子通俗解释数学推导误差评估方法梯度下降批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降法案例一概述线性回归的定义是:目标值预期是输入变量的线性组合.线性模型形式简单,易于建模,但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想

·2021-09-03 15:51

保研面试--机器学习

训练好的模型在测试集和训练集上表现的都非常不好——欠拟合欠拟合原因：模型学习到的样本特征太少解决：增加样本的特征数量(多项式回归)过拟合原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征解决：进行特征选择，消除关联性大的特征(很难做)正则化之岭回归线性回归也可以回归出一条曲线因

Caramel_biscuit·2021-08-31 15:40

因果推断深度学习工具箱 - Deep Counterfactual Networks with Propensity-Dropout

DeepCounterfactualNetworkswithPropensity-Dropout核心要点作者把causalinference视作multitasklearning的问题，并通过dropout的方式来进行正则化

processor4d·2021-08-28 10:46

pytorch实现多项式回归

由于模型的复杂度增加会带来过拟合的风险，因此需要采取正则化损失的方式减少过拟合，提高模型泛化能力。希

·2021-08-21 11:56

什么是推荐系统以及其基本原理使用案例

用户喜好矩阵θ的代价函数：其中，正则化项为防止过拟合。优

·2021-08-13 09:25

[python] 文件夹所有文件读取，正则化，json使用

今天做了把参数文件和对应的图片文件结合，进行处理的工作，用到了读取文件名、正则化（名字对应）、json。读取文件下文件os.listdir(path)是得到在path路径下所以文件的名称列表。

·2021-08-12 15:58

L1和L2正规化项

一、简介：L1和L2是正则化项，又叫做惩罚项，是为了限制模型的参数，防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。二、区别2.1概念区别：L1正则化项为模型各个参数的绝对值之和。

骆旺达·2021-08-12 12:35

机器学习训练秘籍（笔记）

阿凯被注册了·2021-08-10 10:21

浅谈分布式鲁棒随机优化

此外，分布式鲁棒优化采用最坏情况方法来正则化优化问题，从而减轻了随

小道通天·2021-08-08 22:10

Convolutional Neural Network (CNN)

我自己写的代码和该教程略有不一样，有三处改动，第一个地方是用归一化(均值为0，方差为1)代替数值缩放([0,1])，代替的理由是能提升准确率第二处改动是添加了正则化，在Conv2D和DenseLayer

·2021-08-01 19:04

【点】模型选择标准：AIC与BIC

数据少，模型复杂，过拟合数据多，训练得好，过拟合需要标准来平衡，除了常见的正则化，还有其他标准。

JamesMori·2021-07-28 11:21

《Python深度学习》第四章读书笔记

基于模型在验证数据上的性能来进行模型正则化与调节超参数。4.1机器学习的四个分支4.

Paul-Huang·2021-07-22 18:32

动手学深度学习（九+）——softmax分类Fashion-MNIST数据集

文章目录一、Fashion-MNIST数据集1.1认识数据集1.2小批量读取数据二、softmax回归从零开始实现2.1初始化模型参数2.2定义softmax函数及网络模型2.3定义交叉熵损失函数2.4

留小星·2021-07-18 14:18

MMoE, KDD18, Google多任务学习模型

正则化与迁移学习等可以帮助提升多任务学习的效果；但是多任务学习并不总是比所有的单任务效果都好，数据分布、不同任务之间的关

FeynmanMa·2021-07-17 16:15

机器学习之支持向量机（SVM）

SVM的的学习策略就是间隔最大化，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

OliverH-yishuihanq·2021-07-14 16:02

机器学习笔记02（多元线性回归&logistics回归&正则化）

文章目录01引言(多元线性回归)多元线性回归梯度下降梯度下降技巧01-特征缩放梯度下降技巧02-学习率与终止迭代条件用多项式回归模型02NormalEquation法推导过程NormalEquation法与梯度下降法比较03logistics回归(LogisticRegression)开始分类问题引言sigmoid函数判定边界逻辑回归函数回顾代价函数函数代码梯度下降简化的损失函数和梯度下降高级优化

彼得·伊里奇·柴可夫斯基·2021-07-12 21:44

机器学习主要知识点整理

vsLRGBDTvsLRAdaBoostvsGBDTGBDTvsXGBoostCARTvsID3vsC4.5BoostingvsBagging第一章绪论第二章模型评估与选择1.评估方法2.评估指标3.泛化误差期望=偏差+方差+噪声4.归一化5.正则化

二三TP·2021-07-09 11:59

【转载】深度学习:正则化方法

https://blog.csdn.net/liujiandu101/article/details/55103831正则化是机器学习中非常重要并且非常有效的减少泛华误差的技术，特别是在深度学习模型中，

dopami·2021-06-27 11:27

生成对抗样本和训练经验

对对抗样本有用的操作并不包括正则化，预训练，和模型平均，但改变到一个非线性化的如RBF网络可以提高免疫能力。

吟巧·2021-06-26 09:14

【吴恩达机器学习】第五周—神经网络反向传播算法

先回顾下正则化的逻辑回归模型：损失函数：1562925073373-a124c37c-96e4-4eea-b374-1d0d9f06eac2.png梯度下降算法：1562925085426-f5702e05

Sunflow007·2021-06-26 01:17

MOOC网神经网络与深度学习TensorFlow实践7——人工神经网络（2）

人工神经网络（2）小批量梯度下降法梯度下降法的优化keras和tf.kerasSequential模型history属性：Sequential模型实现手写数字识别可运行：importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow.kerasmnist

123梦野·2021-06-24 15:51

机器学习入门概念理论

1.机器学习的底层理论：机器学习的底层理论有一些，比如推理与规划、近似可计算理论、正则化、提升理论、核方法、当然还有大名鼎鼎的统计机器学习理论等等。这部分内容不是初学者学的。

可汗爷爷·2021-06-24 13:59

ml-正则化(regularization)

欠拟合恰好过拟合三者对比分类问题中也存在类似的问题：解决办法：丢弃一些不能帮助正确预测的特征手工选择保留哪些特征或者使用一些模型选择的算法（例如PCA）正则化(magnitude)保留所有的特征，但是减少参数的大小

天凉玩个锤子·2021-06-24 04:35

过拟合解决方案

增加训练的数据量L1或L2正则化，在原来的cost基础上加上一个正则项dropout，随机忽略某些神经元，dropout(0.6)说明随机有60%的神经元被关闭（随机性失活）数据集的准备，加入噪点，增白

e237262360d2·2021-06-24 02:46

2019-10-28

而且这里做的是交叉熵和二次代价函数搞得正则化方法就是用于减少网络的复杂度还有调节网络防止过拟合或者欠拟合。

Dicondor·2021-06-23 02:49

Machine Learning基础：欠拟合和过拟合

解决方法：**（1）增加新特征：可以考虑加入进特征组合、高次特征，来增大假设空间；（2）添加多项式特征：这个在机器学习算法里面用的很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强；（3）减少正则化

肥了个大西瓜·2021-06-23 01:19

R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9913概述和定义在本课程中，我们将考虑一些线性模型的替代拟合方法，除了通常的普通最小二乘法。这些替代方法有时可以提供更好的预测准确性和模型可解释性。预测精度：线性，普通最小二乘估计将具有低偏差。OLS也表现良好，n>>p。但是，如果n不比p大很多，则拟合可能会有很多可变性，从而导致拟合过度和/或预测不佳。如果p>n，则不再有唯一的最小二乘估计，并

tecdat拓端·2021-06-22 16:28

面试中还说不全数据预处理的方法？看这里，总结好的文档统统送给你！

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，这篇文章将会全面地总结数据预处理的基本方法。

数据万花筒·2021-06-21 19:38

张家酱牛年特别定制酒：犇牛礼献，敬贺新春

张家酱·犇牛定制酒犇牛定制酒是张家酱年度力作，精选酒库中不同年份基酒小批量勾调，张家酱独特的勾调技法，酒体干净醇和，果香味不断挑动你的味蕾，中段焦糖、坚果的香味带你感受谷物发酵的神奇，随之而来陈年酱香独特的焙烤味

张家酱·2021-06-21 11:02

机器学习算法---LightGBM

本文为通过文末的学习内容学习后记录的部分学习摘要LightGBM的提出常用的机器学习算法，例如神经网络等算法，都可以以mini-batch（小批量数据）的方式训练，训练数据的大小不会受到内存限制。

Fgban·2021-06-21 08:55

机器学习决策树—Apple的学习笔记

决策树学习的损失函数：正则化的极大似然函数决策树学习的测试：最小化损失函数决策树学习的目标：在损失函数的意义下，选择最优决策树的问题。

applecai·2021-06-21 05:24

2018-03-28

深圳一智快捷科技有限公司是一家专业生产样板、小批量快件的印制电路板生产服务商。是快速研发电子产品的公司、电子DIY爱好者、创客等的首选合作伙伴。

一智快捷PCB小何·2021-06-21 05:31

吴恩达机器学习—逻辑回归

效果如上做正则化的时候记得去掉第一列特征值！！！正则化后的代价函数正则化后的梯度，注意θ是从第二行开始的当lambda=0的时候，即没有正则化当

Allen的光影天地·2021-06-21 01:10

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/㎡。

捷配客服郭华健·2021-06-20 23:34

Python Numpy中的范数

在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数L1范数和L2范数，用于机器学习的L1正则化、L2正则化。

数据人阿多·2021-06-20 22:05

day7-梯度下降

随机梯度下降每次使用一个样本批量梯度下降每次使用全部样本小批量梯度下降每次使用一个batch

wamgz·2021-06-20 07:35

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