范数第19页

【python与数据分析】Numpy数值计算基础——补充

标准差7.行列扩展8.常用变量9.矩阵在不同维度上的计算10.应用（1）使用蒙特·卡罗方法估计圆周率的值（2）复利计算公式三、计算特征值与正特征向量四、计算逆矩阵五、求解线性方程组六、计算向量和矩阵的范数七

数据人的自我救赎·2022-11-24 02:28

数值分析——基本题型总结

1.求绝对误差限、相对误差限和有效数字2.列主元Gauss消去法求解方程组3.向量范数和矩阵范数4.最小二乘法求拟合曲线-----------------------------------------

时代&信念·2022-11-24 01:40

【动手学深度学习】权重衰减（含Pytorch从零开始实现的源代码）

目录：权重衰减一、理论知识二、高维线性回归的实现步骤2.1准备数据2.2初始化模型参数2.3定义L2L_2L2范数惩罚2.4定义训练代码实现2.5是否加入正则化2.5.1忽略正则化2.5.2加入正则化三

旅途中的宽~·2022-11-23 17:05

深度学习之循环神经网络（7）梯度裁剪

深度学习之循环神经网络（7）梯度裁剪1.张量限幅2.限制范数3.全局范数裁剪梯度弥散梯度爆炸可以通过梯度裁剪（GradientClipping）的方式在一定程度上的解决。

炎武丶航·2022-11-23 17:54

神经网络与深度学习（七）循环神经网络（2）梯度爆炸实验

目录6.2梯度爆炸实验6.2.1梯度打印函数【思考】什么是范数，什么是L2范数，这里为什么要打印梯度范数？

Jacobson Cui·2022-11-23 16:35

NNDL 实验七循环神经网络（2）梯度爆炸实验

目录6.2梯度爆炸实验6.2.1梯度打印函数【思考】什么是范数，什么是L2范数，这里为什么要打印梯度范数？

AI-2 刘子豪·2022-11-23 16:05

深度学习 | 《深度学习》“花书”知识点笔记

文章目录深度学习第一章前言第一部分应用数学与机器学习基础第二章线性代数2.1标量，向量，矩阵和张量2.2矩阵和向量相乘2.3单位矩阵和逆矩阵2.4线性相关和生成子空间2.5范数2.6特殊类型的矩阵和向量

JUST LOVE SMILE·2022-11-23 13:49

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记07：权重衰退、正则化

模型选择、欠拟合和过拟合文章目录一、权重衰退1.1硬性限制1.2柔性限制（正则化）1.3参数更新法则1.4总结二、代码实现2.1从零开始实现2.1.1人工数据集2.1.2模型参数2.1.3L2L_2L2范数惩罚

鱼儿听雨眠·2022-11-23 12:57

【学习笔记】深刻理解L1和L2正则化

深刻理解L1和L2正则化学习视频：BV1Z44y147xA、BV1gf4y1c7Gg、BV1fR4y177jPup主：王木头学科学L1、L2正则化即使用L1、L2范数来规范模型参数。

咸鱼不垫底·2022-11-23 12:56

（11）学习笔记：动手深度学习（权重衰退）

权重衰退一、理论基础二、从零开始实现2.0数据生成2.1初始化模型参数2.2定义L2范数惩罚2.3定义训练代码实现2.4忽略正则化直接训练2.5使用权重衰减三、简洁实现四、小结五、问题一、理论基础二、从零开始实现

卡拉比丘流形·2022-11-23 12:51

【笔记】动手学深度学习-权重衰退

echo_gou·2022-11-23 12:42

深度学习——权重衰退L2正则化（笔记）

1使用均方范数作为硬性限制①通过限制参数值的范围控制模型容量在优化loss的时候上限制。因为如果训练数据差异过大，w的差异也很大。来限制w，也就限制了过拟合。

jbkjhji·2022-11-23 12:35

机器学习和深度学习中，L2正则化为什么能防止过拟合？

则过拟合；与傅里叶变换类似，高频的部分表示细节，尽量减少高频部分的影响；傅里叶级数也是，高阶表示细节；当阶数较高时，在不降低拟合结果的前提下，降低高阶项的系数；高阶部分的系数会很小，但不一定是0，所以用0-范数不合适

ysh1026·2022-11-23 10:55

为什么正则化能够解决过拟合问题？

为什么正则化能够解决过拟合问题一.正则化的解释二.拉格朗日乘数法三.正则化是怎么解决过拟合问题的1.引出范数1.1L_0范数1.2L_1范数1.3L_2范数2.L_2范式正则项如何解决过拟合问题2.1公式推导

不堪沉沦·2022-11-23 09:08

#透彻理解# 机器学习中，正则化如何防止过拟合

正则化就是对损失函数增加额外一种约束的方法，主要用来进行特征选择和改善模型的过拟合现象常用的正则化方法有L0正则、L1正则、L2正则、随机正则L0正则：在损失函数后增加一个惩罚项，这个惩罚项计算参数的L0范数

energy_百分百·2022-11-23 09:31

数仓建模—数据安全

为了规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益，制定本法。

不二人生·2022-11-23 09:00

pytorch中常见的损失函数

pytorch中常见的损失函数1.交叉熵损失交叉熵简介BCELossBCEWithLogitsLossNLLLossCrossEntropyLoss2.KL散度KL散度简介KLDivLoss3.平均绝对误差（L1范数

wwweiyx·2022-11-22 21:22

目标检测之Loss：L2范式和Loss函数

机器学习中的范数规则化之L0、L1、L2范数及loss函数监督机器学习问题无非就是“minimizeyourerrorwhileregularizingyourparameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差

BigCowPeking·2022-11-22 12:46

机器学习基础——k近邻法

k近邻法三要素距离度量、k值选择、分类决策规则距离度量最一般的形式为LpL_pLp距离，即两个向量作差的ppp范数,x1=(a1,a2,...,an),x2=(b1,b2,...,bn)x_1=(a_1

Jokic_Rn·2022-11-22 09:42

一文弄懂L0、L1和L2正则化范式

文章目录正则化L0范数L1范数L2范数elasticnet总结讨论几个问题为什么L1稀疏，L2平滑？实现参数的稀疏有什么好处吗？参数值越小代表模型越简单吗？

HaiwiSong·2022-11-22 08:13

理解L1和L2正则化为什么能防止过拟合

L1正则化：指在代价函数后面添加l1正则化项，惩罚了系数的l1范数（l1范数定义为所有元素的绝对值之和）。目的是使其中的某些权值减小到0，因此得到的w更加稀疏。其

潜行隐耀·2022-11-22 08:34

【高等工程数学】南理工研究生课程突击笔记1 距离与范数1

高等工程数学突击笔记1距离与范数1文章目录高等工程数学突击笔记1距离与范数1写在开头一、什么是范数二、诱导范数总结写在开头高等工程数学这个课真的很恶心，感谢B站UPASH丶零学长留下的突击视频，本笔记旨在记录看视频时遇到的疑问并写出我的一些想法

asa440·2022-11-22 07:31

【高等工程数学】南理工研究生课程突击笔记2 谱半径，条件数

条件数举个栗子条件数求误差总结写在前面提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：本文主要是为了应付考试，因此很多原理并不做推导提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、谱半径谱半径是一个函数，但它不是矩阵范数

asa440·2022-11-22 07:31

torch.dot、torch.mv、torch.mm、torch.norm的用法详解

torch.dot的用法：使用numpy求点积，对于二维的且一个二维的维数为1torch.mv的用法：torch.mm的用法torch.norm名词解释：L2范数也就是向量的模，L1范数就是各个元素的绝对值之和例如

jjw_zyfx·2022-11-22 05:47

pytorch深度学习实战lesson13

相比于“使用均方范数作为硬性限制”，其实最常用的是“使用均方范数作为柔性限制”。上面的公式没有约束条件了λ控制着正则项的重要程度，当λ为零时，正则项也就是0了，也就是说

光·宇·2022-11-22 00:24

数值分析思考题 (钟尔杰版) 参考解答——第三章

6.何谓向量范数的三角不等式？说出几何意义？7.常用向量范数有哪三种？向量范数等价性有何意义？8.矩阵算子范数与

草原一只鹰·2022-11-21 19:00

山东大学数值计算期末2022.01

概念解释（3分*5）well-posedproblem什么是误差，误差的来源，如何度量误差3.向量的范数4.三次样条插值5.不动点简答（5分*4）1.分段三次多项式插值与三次样条插值的区别与联系幂法求解特征值特征向量的过程

qq_46139425·2022-11-21 16:00

数值分析基础应用线性代数

ρ(B)0\varepsilon>0ε>0，至少有一种矩阵范数满足∣∣A∣∣m≤ρ(A)+ε||A||_m\le\rho(A)+\varepsilon∣∣A∣∣m≤ρ(A)+ε。

myjs999·2022-11-21 16:43

数值分析总结笔记2——矩阵算子范数、相容矩阵范数性质

一、矩阵算子范数1.提出在计算中经常出现矩阵和向量的乘积，因此希望矩阵范数和向量范数间有某种协调性，因此提出了矩阵范数和向量范数的相容性：注意写法：matrix：M，矩阵；vector：V，向量上一次提到相容性

hongliyu_lvliyu·2022-11-21 13:12

详细分析L1和L2正则化

一般通过在目标函数中增加惩罚项实现：目标函数+α倍的权重范数(L1orL2)，其中α控制正则化强弱。

#苦行僧·2022-11-21 10:56

L1和L2正则化

正则化（Regularization）机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和

yannbai08·2022-11-21 10:23

详解L1和L2正则化

__main__·2022-11-21 10:52

L1和L2正则化的三种不同角度的理解

L1和L2正则化就是用L1范数和L2范数来规范模型参数的这么一种方法，Dropout也叫正则化，但这两种方法天差地别。

daoboker·2022-11-21 10:51

297个机器学习彩图知识点（5）

自助采样法5.能力6.最优化算法7.常见激活函数8.凹凸函数9.条件概率10.置信区间11.模型的一致性12.代价函数13.交叉熵14.决策边界15.特征选择策略16.核主成分分析17.核技巧18.L1范数

冷冻工厂·2022-11-21 07:57

Waldocsdn·2022-11-21 07:17

李沐动手学深度学习-学习笔记之预备知识

zizz7177·2022-11-21 04:16

一些名词解释——band-pass filter；high-pass filter； L1/L2 norm；欧几里得距离；特征向量

有：L1L2norm,band-pass/high-passfilter(带通、高通滤波)，欧几里得距离、特征向量（FeatureVector）L1L2normp范数表示为LpL_pLp,其中，p=0,1,2,3p

qq_51303289·2022-11-20 21:15

【8】深度学习正则化

1、为什么使用正则化图一欠拟合，图二正拟合，图三过拟合2、正则化的方法正则化通过对算法的修改来减少泛化误差，常用的策略有参数范数惩罚、提前终止、DropOut等。

j_qin·2022-11-20 19:45

【数据库】

4.聚集函数Aggregatesfunction5GROUPBYandHAVING二、子查询subqueries三、连接1.相等连接=2.左外部连接3.右外部连接4.全外部连接四、并、交、差规范化不规范数据库带来的问题

Matilda_00·2022-11-20 19:23

【数字化】数字档案馆系统测试指标分布总览

测试结果达到80分以上认定为“通过国家级数字档案馆测试”，达到90分以上认定为“全国示范数字档案馆”。

平凡之大路·2022-11-20 16:05

机器学习 - 回归岭回归 RidgeRegression和Lasso（学习笔记）

什么是范数？范数又称为“正则项”，它是机器学习中会经常遇到的术语，它表示了一种运算方式，“范数”的种类有很多，不过常见的范数主要分为两种：L1和L2。下面我们来分别认识一下它们。

corina_qin·2022-11-20 13:16

FDD MASSIVE MIMO CHANNEL SPATIAL COVARIANCE CONVERSION USING PROJECTION METHODS 信道角度功率谱估计

FDDMASSIVEMIMOCHANNELSPATIALCOVARIANCECONVERSIONUSINGPROJECTIONMETHODS信道角度功率谱估计系统模型APS估计算法最小范数选取EAPM算法

浩瀚穹宇楠林当空·2022-11-20 11:25

《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》第3章进阶篇学习笔记（四）3.1.2.2L1范数正则化、3.1.2.3L2范数正则化总结

目录3.1.2.2L1范数正则化1、L1范数正则化2、编程实践3、总结3.1.2.3L2范数正则化1、L2范数正则化2、编程实践3、总结3.1.2.2L1范数正则化1、L1范数正则化正则化的目的在于提高模型在未知测试数据上的泛化力

wyatt007·2022-11-20 10:05

初入神经网络剪枝量化5（大白话）

核心思想就是首先计算卷积核的绝对值和即∑|Fi,j|,(L1范数)，选择前m个最小的绝对值删除，认为权重的绝对值越小，则

RANKING666·2022-11-20 10:54

深度学习笔记1——正则化

深度学习笔记——正则化前言一、参数范数惩罚1.1L²参数正则化1.2L¹参数正则化二、数据集增强三、半监督学习四、多任务学习五、提前终止（earlystopping）六、参数绑定和参数共享（parametersharing

angkoryy·2022-11-20 10:19

深度学习机器学习理论知识：范数、稀疏与过拟合合集（3）范数与稀疏化的原理、L0L1L2范数的比较以及数学分析

范数、稀疏与过拟合合集（1）范数的定义与常用范数介绍范数、稀疏与过拟合合集（2）有监督模型下的过拟合与正则化加入后缓解过拟合的原理范数、稀疏与过拟合合集（3）范数与稀疏化的原理、L0L1L2范数的比较以及数学分析范数

呆呆象呆呆·2022-11-20 10:48

L1正则化，L2正则化与范数的关系？

目录深度学习基础：L1正则化，L2正则化与范数的关系？范数的概念范数如何与正则联系起来？为什么最小化权重的范数就可以实现正则化？L1L1L1范数和L2L2L2**范数**有什么区别？

liudaohui11·2022-11-20 10:13

【机器学习基础】范数与正则化

前言本文讨论了机器学习中正则化这个话题，对于L1正则项为什么稀疏也是面试中经常涉及的。概要正则化是机器学习中防止过拟合的一种重要技术。从数学上讲，它增加了一个正则化项，以防止系数如此完美地拟合而过度拟合。为什么需要正则化定义样本，为样本空间，模型函数，故预测值为，损失函数为。因此机器学习的训练过程可以转换为一个在泛函空间内，找到一个使得全局损失最小的模型，此时的损失函数又叫做「经验风险」（empi

风度78·2022-11-20 10:39

机器学习笔记week1——奥卡姆剃刀原则、L1与L2范数正则化、模型泛化性

本系列是学习伯禹《机器学习》的笔记，主要记录自己在学习过程中的盲点和细节继续加油叭fighting本篇目录1奥卡姆剃刀原则2L1与L2范数正则化2.1L1与L2范数正则化可以降低过拟合程度：2.2L1正则化和

shiinerise·2022-11-20 10:07

利用L1范数的CNN模型剪枝

文章目录1.原理2.修改模型3.数据集4.代码实现4.1.正常训练4.2.稀疏训练4.3.剪枝4.4.微调参考文献1.原理缩放因子和稀疏性引起的惩罚。我们的想法是为每个通道引入一个缩放因子γ，它与该通道的输出相乘。然后我们联合训练网络权重和这些缩放因子，并对后者进行稀疏正则化。最后，我们用小因子修剪那些通道，并对修剪后的网络进行微调。具体来说，我们方法的训练目标由下式给出L=∑(x,y)l(f(x

ManiacLook·2022-11-20 10:06

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