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正则化最小二乘法
连续语义分割(CSS)24种最新经典方法汇总,包含数据回放、自监督、
正则化
等5个细分方向
连续语义分割(CSS)是计算机视觉中的一个新兴领域,其基本任务是在某一时刻学习预测特定类别的图像分割,并在随后需要的时候连续增加学习类别的数量,同时保持对已有类别的分割能力。这个过程中需要解决的主要挑战包括灾难性遗忘和语义漂移。为解决以上问题,我们根据是否需要存储旧数据,将当前的CSS分为基于回放的方法和不依赖旧数据的方法2大类。我这次就从这两类入手,帮同学们整理了24种连续语义分割方法,并且细分
深度之眼
·
2023-12-31 02:42
深度学习干货
人工智能干货
人工智能
语义分割
连续学习
正则化
的理解
我们总会在各种地方遇到
正则化
这个看起来很难理解的名词,其实它并没有那么高冷,是很好理解的首先,从使用
正则化
解决了一个什么问题的角度来看:
正则化
是为了防止过拟合,进而增强泛化能力。
听话的耳背少年
·
2023-12-30 21:35
机器学习
正则化
(regularizaiton)
1.
正则化
定义修改学习算法,使其降低泛化误差(generalizationerror)而非训练误差。最新定义:旨在更好实现模型泛化的补充技术,即在测试集上得到更好的表现。
执笔仗剑天涯
·
2023-12-30 21:05
网络
深度学习
机器学习
python
java
正则化
的具体理解
对于
正则化
,个人很不明白其具体的含义,直到今天,我突然对
正则化
有了一些顿悟,用来跟大家分享。
liuruo123
·
2023-12-30 21:34
带你完全读懂
正则化
(看这一篇就够了)
学习目标目标什么是
正则化
?为什么需要
正则化
?什么是过拟合?了解L1,L2
正则化
知道Droupout
正则化
的方法了解早停止法、数据增强法的其它
正则化
方式总结什么是
正则化
?
唐宋宋宋
·
2023-12-30 21:33
机器学习
人工智能
计算机视觉
python
深度学习
正则化
:优化模型的秘密武器
正则化
:优化模型的秘密武器大家好,我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天,让我们一同深入探讨机器学习中的重要主题——
正则化
。
虫小宝
·
2023-12-30 20:05
正则化
强化学习的优化策略PPO和DPO详解并分析异同
这个目标函数通常包括一个期望回报的项,以及可能的
正则化
项(如熵)来鼓励探索。
samoyan
·
2023-12-30 19:21
人工智能
机器学习系列11:减少过拟合——L1、L2
正则化
有几种可以减少过拟合的方法:收集更多的训练数据(通常可行性不大)通过
正则化
引入对模型复杂度的惩罚选择一个含有较少参数的简单模型减少数据的维度假设模型的参数是向量w,那么L1和L2
正则化
的定义如下。
加百力
·
2023-12-30 18:04
深度学习
机器学习
深度学习
人工智能
数值分析(计算方法)期末复习知识点整理
目录1误差2范数3差值4线性拟合-
最小二乘法
5线性方程组的数值解法6线性方程组的迭代解法7非线性方程的解法8数值微积分9常微分方程数值解1误差绝对误差与绝对误差限,误差限的格式写成,后面计算迭代以此判断是否达到终止条件
随机森林不是森林
·
2023-12-30 17:50
数值分析
算法
机器学习
人工智能
最大后验概率法
因此,MAP估计可以看作ML估计的
正则化
方法。对于,ML估计为:而MAP估计为:显然,如果先验分布是个常数,和相等。如果后验分布的模可以以封闭的数学形式给出(比如使用共轭先验时
一碗姜汤
·
2023-12-30 13:04
贝叶斯推断
算法
机器学习
人工智能
人工神经网络之关于
正则化
人工神经网络中的
正则化
探索提高人工神经网络性能的方法已经成为当前人工智能领域的热门话题。
正则化
作为一种优化技术,被广泛应用于神经网络模型训练中。
Cc.Y
·
2023-12-30 09:40
机器学习
人工智能
(2023|ACM,风格迁移,调制网络,内容和风格
正则化
)ControlStyle:使用扩散先验生成文本驱动的风格化图像
Text-DrivenStylizedImageGenerationUsingDiffusionPriors公众:EDPJ(添加VX:CV_EDPJ或直接进Q交流群:922230617获取资料)目录0.摘要1.方法1.1背景1.2ControlStyle1.3扩散
正则化
EDPJ
·
2023-12-30 08:26
论文笔记
计算机视觉
深度学习
人工智能
机器学习系列13:通过随机森林获取特征重要性
我们已经知道通过L1
正则化
和SBS算法可以用来做特征选择。我们还可以通过随机森林从数据集中选择相关的特征。
加百力
·
2023-12-30 07:58
深度学习
机器学习
随机森林
人工智能
机器学习系列12:减少过拟合——降维(特征选择)
对于不支持
正则化
的模型来说,我们可以通过降低数据的特征维度来减小模型复杂度,从而避免过拟合。有两种降维方法:特征选择(featureselection):从原始特征集中选择一部分特征子集。
加百力
·
2023-12-30 07:32
深度学习
机器学习
人工智能
霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p2AlexNet网络
《pytorch图像分类》p2AlexNet网络基础及代码一、零碎知识点1.过拟合2.使用dropout后的正向传播3.
正则化
regularization4.代码中所用的知识点二、总体架构分析1.ReLU
失舵之舟-
·
2023-12-30 05:33
#
pytorch
分类
网络
线性回归学习笔记
线性回归LinearRegression一.
最小二乘法
及其集合意义1.1问题展示1.2数据集的矩阵表示1.3最小二乘估计即由于四项均为一维数值,且中间两项的矩阵形式互逆,因此中间两项数值相等,可以约去为因此可得
月夜枫YYF
·
2023-12-30 02:43
模型剪枝算法——L1
正则化
BN层的γ因子
ICCV在2017年刊登了一篇经典论文《LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming》。在神经网络的卷积操作之后会得到多个特征图,通过策略突出重要的特征达到对网络瘦身的目的。在该论文中使用的剪枝策略就是稀疏化BN层中的缩放因子。BatchNorm的本质是使输入数据标准化,关于0对称,数据分布到一个量级中,在训练的时候有利于
thetffs
·
2023-12-29 20:05
剪枝
算法
机器学习
L1范数,L2范数,L2,1范数(向量范数、矩阵范数、
正则化
)
参考文章如下:https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305一、范数定义一般常用范数来衡量向量,向量的Lp范数定义为:Lp范数示意图:从图中可以看出,p的取值在[0,1)之间,范数不具有凸性,实际优化过程中,无法进行,
ᝰꫛꪮꪮꫜ hm
·
2023-12-29 11:08
机器学习
机器学习
矩阵
白话机器学习的数学-1-回归
2、定义模型定义一个函数:一次函数y=ax+b(a是斜率、b是截距)定义函数:3、
最小二乘法
例子:用随便确定的参数计算的值与实际的值存在偏差。
Leon.ENV
·
2023-12-29 08:46
白话机器学习的数学
机器学习
回归
人工智能
23高通量测序-线性模型之线性回归
线性模型之线性回归线性回归(LinearRegression)主要思想使用
最小二乘法
(least-squares)对数据拟合一条直线计算R平方计算R平方的P值简单例子使用
最小二乘法
计算小鼠体重与大小的线性关系
不到7不改名
·
2023-12-29 06:58
【经验模态分解】5.结合EMD与
最小二乘法
的信号趋势项的提取方法
利用EMD将信号分解为一系列固有模态函数IMF,根据振动信号过零点特性对属于趋势项的IMF分量进行判别,并对判别为趋势项的IMF分量进一步利用
最小二乘法
进行趋势项拟合,将拟合结果求和作为最终趋势项。
jUicE_g2R
·
2023-12-29 01:16
经验模态分解EMD
信号处理
经验模态分解
MATLAB
深度学习 | 常见问题及对策(过拟合、欠拟合、
正则化
)
1、训练常见问题1.1、模型架构设计关于隐藏层的一个万能近似定理:UniversalApproximationTheorem:一个具有足够多的隐藏节点的多层前馈神经网络,可以逼近任意连续的函数。(Cybenko,1989)——必须包含至少一种有挤压性质的激活函数。1.2、宽度/深度1.3、过拟合Overfitting:模型在训练数据上表现良好,在测试数据上不佳泛化能力:训练后的模型应用到新的、未知
西皮呦
·
2023-12-28 22:36
深度学习
深度学习
人工智能
常用线性回归算法类库简介
LinearRegressionLinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归;Ridge由于LinearRegression没有考虑过拟合的问题,有可能导致泛化能力较差,这时损失函数可以加入
正则化
项
小T数据站
·
2023-12-28 11:28
基于车载传感器的联合标定算法
毫米波雷达标定参数(4)超声波雷达标定参数1.3.联合标定需求1.4.联合标定方法1.4.1.离线时空联合标定1.4.2.在线时空联合标定2.1.时间配准方法2.2.空间配准方法2.3.参数估计方法2.3.1.
最小二乘法
深耕智能驾驶
·
2023-12-27 19:31
目标跟踪系列
感知融合
算法
目标跟踪
机器学习——线性模型(二)
1、优化方法线性回归
最小二乘法
的两种求解方法(即优化方法)分别是正规方程和梯度下降。
风月雅颂
·
2023-12-27 18:04
机器学习-基于sklearn
机器学习
人工智能
python
scikit-learn
学习笔记-极大似然法与
最小二乘法
1、极大似然法(maximumlikelihoodestimation,MLE)极大似然法(maximumlikelihoodestimation,MLE)是概率统计中估算模型参数的一种很经典和重要的方法。(1)定义最大似然估计是一种基于观测数据估计概率模型参数的统计方法。最大似然函数的目标是找到最大似然函数的参数值集,该函数测量在假设模型下观察给定数据的概率。(2)MLE关键组成部分Likeli
RS&
·
2023-12-27 03:14
科研随笔
学习
笔记
最小二乘法
机器学习笔记 八:Matlab实现神经网络的手写数字识别
OctaveCode需要解决的问题(3个):1.数据加载及可视化1.1displayData.m2.参数加载3.基于前向传播算法计算代价4.
正则化
4.1nnCostFunction.m5.梯度下降函数5.1sigmoid.m5.2sigmoidGradient.m6
Amyniez
·
2023-12-26 08:20
机器学习
机器学习
神经网络
人工智能
通过FCN模型实现图像分割(Python篇+代码)
使用深度神经网络的原因是神经网络是一种多层的、可训练的模型,这样的话,它就能对图像中的甲状腺结点起到分类效果,且通过一定量的
正则化
训练,神经网络的性能也将愈加优异,对图像的分类也更加精准
CleloGauss
·
2023-12-25 20:31
python
深度学习
计算机视觉
【论文解读】终生学习LLL-
正则化
方法:Memory Aware Synapses
一、简介AMS可以在无监督和在线学习中计算网络参数的重要性。给与新数据可以计算出网络参数的特征重要性,基于模型数据的L2范数的平方,其参数的梯度反应新数据预测的敏感性,将其作为权重,让其保守变化,提高模型的泛化能力和减少模型的复杂度。首次将基于未标记数据的参数重要性调整网络需要(不要)忘记的内容的能力,这可能会因测试条件而异。二、重要贡献提出AMS我们展示了MAS的局部变体是如何与Hebbian学
Scc_hy
·
2023-12-25 10:09
笔记
深度学习
pytorch
人工智能
多项式拟合
使用
最小二乘法
进行求解,并可视化拟合的结果。
!chen
·
2023-12-25 05:28
机器学习
python
机器学习
算法
【机器学习】liblinear库使用说明(翻译)
LIBLINEAR是一个简单的软件包,用于解决大规模
正则化
线性分类、回归和异常检测问题。
十年一梦实验室
·
2023-12-25 01:35
机器学习
人工智能
【最优传输论文笔记一】Optimal Transport for Domain Adaptation
前言在本文中,提出了一个
正则化
的无监督最优传输模型来执行源域和目标域的表示对齐。学习了一个匹配两个概率密度函数(PDF)的传输计划,它约束源域中同一类的标记样本在传输过程中保持接近。
羊驼不驼a
·
2023-12-24 16:43
最优传输
机器学习
人工智能
算法
偏
最小二乘法
中的“偏”的含义
问:偏
最小二乘法
中的“偏”是指什么意思?答:偏
最小二乘法
(PartialLeastSquares,简称PLS)中的“偏”指的是这种方法部分地考虑了响应变量的信息来进行预测变量的提取。
菌菌的快乐生活
·
2023-12-24 09:28
算法
基于傅里叶变换和离散余弦变换的
最小二乘法
相位解包裹算法研究
一、背景由于数字全息图再现的复振幅光场中解调相位信息是通过反正切函数得到的,因而得到的相位分布被截断到三角函数的主值范围(-π,π]之间,必须对其进行相位展开(即相位解包裹),才能得到连续相位分布。因此,相位解包裹是实现数字全息三维重建的一个重要环节。然而由于实际测量的环境及噪声、欠采样、阴影、调制度过低等各种因素的存在,使得干涉图的干涉特征是千变万化的,因此很难利用一种算法解决所有的解包裹问题。
简单光学
·
2023-12-23 23:04
#
1.3
相位解包裹算法
最小二乘法
相位解包裹
傅里叶变换
离散余弦变换
有限差分
Matlab
最小二乘法
拟合平面 (PCL PCA拟合平面)
一、原理推导
最小二乘法
拟合平面是我们最常用的拟合平面的方法,但是有特殊的情况是用这种方法是不能拟合的,后续会加上这种拟合方法(RANSAC)。
Σίσυφος1900
·
2023-12-23 20:15
matlab
PCL
matlab
PCL
点云法向量与点云平面拟合的关系(PCA)
下面我们用
最小二乘法
求k近邻点云的拟合平面:当||x||=1时,Ax=0的最小二乘解是ATA的最小特征值对应的特征向量等同于:ATA的最小特征值所对应的特征向量可使||Ax||最小。
菜鸟知识搬运工
·
2023-12-23 20:43
点云处理
PCL 最小二乘拟合空间直线
目录一、算法原理1、一般式2、点向式3、
最小二乘法
拟合4、参考文献二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫。
点云侠
·
2023-12-23 20:13
点云进阶
矩阵
线性代数
几何学
计算机视觉
3d
开发语言
数值分析(一) -- 绪论(知识篇)
系列文章目录数值分析(一)--绪论(知识篇)数值分析(二)--插值法(知识篇)数值分析(三)--函数逼近-
最小二乘法
(知识篇)数值分析(四)--数值积分(知识篇)数值分析(五)--非线性方程求解(知识篇
₫从心
·
2023-12-23 14:38
数值分析
学习
线性代数
矩阵
笔记
学习方法
正则化
(Regularization) 线性回归
所以我们要做的就是在一定程度上减小这些参数θ的值,这就是
正则化
的基本方法。我们决定要减少θ3和θ4的大小,我们要做的便是修改代价函数,在其中θ3和θ4设置一点惩罚。
东京的雨不会淋湿首尔
·
2023-12-23 14:32
Lasso回归、岭回归和弹性网络回归
在逻辑回归
正则化
一文中,我们详细解释了
正则化
的原理及作用:当有很多个特征X时,有些特征往往不重要,所以需要降低其的权重。而
正则化
则是为每个特征修改权重从而提升训练效果。
ShawnWeasley
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2023-12-23 07:54
AI
回归
机器学习
人工智能
Python实现AR协方差结构线性回归模型(GLSAR算法)项目实战
1.项目背景GLSAR是具有AR协方差结构的广义
最小二乘法
线性回归模型。本项目通过GLSAR回归算法来构建AR协方差结构线性回归模型。
胖哥真不错
·
2023-12-23 04:49
机器学习
python
python
机器学习
AR协方差结构线性回归模型
GLSAR回归模型
项目实战
Python实现广义
最小二乘法
线性回归模型(GLS算法)项目实战
1.项目背景广义
最小二乘法
(GeneralizedLeastSquares)是一种回归分析方法,适用于具有异方差性(heteroscedasticity)的线性回归模型。
胖哥真不错
·
2023-12-23 04:48
机器学习
python
python
机器学习
广义最小二乘法线性回归模型
GLS回归模型
项目实战
Deep Learning for Computer Vision with Python
pixel)ForminganImageFromChannels图像在python中的表示:NumPyarrayRGBvsGBR缩放和宽高比(aspectratio)数据输入从K-NN到参数学习优化方法和
正则化
优化方法
正则化
神经网络激活函数
Robin_Pi
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2023-12-23 03:52
Books
深度学习(DL)
L1、L2
正则化
的原理及适用场景
1.L1
正则化
,也称Lasso回归1.1含义权值向量中各元素的绝对值之和,一般记作。
云从天上来
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2023-12-23 02:22
机器学习细节研讨
算法
人工智能
一个小例子搞懂transformer中的label smoothing(标签平滑)
我们知道transformer中的
正则化
除了使用常见的dropout,还使用了labelsmoothing,也就是标签平滑。
前行的zhu
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2023-12-23 02:51
Transformer
深度学习
自然语言处理(NLP)
算法
自然语言处理
深度学习
深度学习之
正则化
方法
因此必须运用
正则化
方法来提高模型的泛化能力,避免过拟合。在传统机器学习算法中,主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力,比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数。
weixin_30369087
·
2023-12-23 02:21
人工智能
我们谈一下标签
正则化
(标签平滑、知识蒸馏、知识精炼)
0.引言关于
正则化
,大家都非常熟悉。深度神经网络由于其强大的特征提取能力,近年来在各种任务中得到了广泛而成功的应用。然而,DNN通常包含数以百万计的可训练参数,这很容易导致过拟合问题。
fond_dependent
·
2023-12-23 02:50
CV的碎碎念
NLP的知识库
人工智能
算法
深度学习
网络优化与
正则化
引言网络优化高维变量的非凸优化神经网络优化的改善方法优化算法梯度下降法小批量梯度下降批量大小选择学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法AdaDelta梯度修正估计动量法Nesterov加速梯度Adam算法梯度截断小结参数初始化基于固定方差的参数初始化基于方差缩放的参数初始化Xavier初始化He初始化正交初始化方法数据预处理逐层归一化批量归一化层归一化权重归一化局部响应归一化超参数优化网格
guanyue.space
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2023-12-23 02:49
笔记
软间隔与
正则化
(支持向量机)-------机器学习
软间隔与
正则化
软间隔之前的博文中提过,支持向量机有一定的容错性,它允许有样本被分错,支持向量机以大局为重。
Lavender-csdn
·
2023-12-23 02:19
机器学习
机器学习
数据挖掘
网络优化(五)——
正则化
文章目录1.L1和L2
正则化
2.权重衰减3.提前停止4.Dropout5.数据增强6.标签平滑
正则化
是一类通过限制模型复杂度,从而避免过拟合,提高泛化能力的方法,比如引入约束、增加先验、提前停止等。
Suppose-dilemma
·
2023-12-23 02:18
深度学习
网络
深度学习
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