L1-L2范数第16页

过拟合的处理方法

避免过拟合的方法earlystopping：在发生拟合之前提前结束训练，理论上可行，但点不好把握数据集扩增：让模型见到更多的情况，最好的满足全样本，实际情况下不好弄正则化：通过引入范数的概念，增强模型的泛化能里

无微の大白·2022-12-16 09:31

深度之眼课程打卡-统计学习方法01

作业打卡L1和L2范式l1范数的数学定义是所有数绝对值之和。在坐标平面上它是个正方形。l2范数的数

Big_quant·2022-12-16 06:34

国科大-2022年矩阵论考试

线上考试，一共是六道简答题，然后一共学习了六章；第一章：线性空间、线性变换；第二章：向量范数、矩阵范数；第三章：矩阵函数、矩阵序列、矩阵极限、函数矩阵；第四章：LR分解、正交三角分解、奇异值分解、满秩分解

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-15 21:57

pytorch Tensor基础操作汇总

repeatpermute3、Broadcast什么时候用broadcast4、拼接和拆分catstacksplitchunk5、数学运算基本运算（四则）矩阵相乘matmulpower近似值clamp6、统计属性norm范数

kiss_the_rain86·2022-12-15 19:40

Wasserstein GAN中 Earth-Mover (EM) distance 的理解

DifferentDistances中给出Earth-Mover(EM)distance的定义形式：将公式（1）的期望形式转换成积分形式：》是组合起来的所有可能的联合分布的集合【1】；》根据文献【2】，是L1范数

开心就哈哈·2022-12-15 14:57

Pytorch中的损失函数

L1损失函数：又称，L1范数损失、最小绝对值偏差（LAD）、最小绝对值误差（LAE）MAE也是指L1损失函数。把目标值yi与模型输出（估计值）f(xi)做绝对值得到的误差。

Mark_Aussie·2022-12-15 12:47

机器学习理论导引_第1章：预备知识_1.2

-KL散度的计算1.2.2Holder不等式∀,∈ℝ+,1/+1/=1，有下式成立：·Proof：·应用及意义：-证明范数三角不等式.1.2.3Cauchy-Schwarz不等式当==2时，Holder

我好想吃烤地瓜·2022-12-15 02:07

5.2 Lasso回归分析

最小绝对收缩和选择算子回归（通常简单地称为Lasso回归），实际上是在多元线性回归上增加了一个惩罚范数l1，范数起到了增强模型稳定性、筛选模型特征的效果Lasso回归成本函数使用糖尿病数据集#Lasso

大桃子技术·2022-12-14 15:41

1.4模型评估、模型选择、正则化、交叉验证笔记

文章目录一、模型评估与模型选择1.训练误差与测试误差2.过拟合与模型选择二、正则化与交叉验证1.正则化1.1正则化L2L_2L2范数1.2正则化L1L_1L1范数2.交叉验证2.1简单交叉验证2.2S折交叉验证

啥都想学点·2022-12-14 15:29

7-2 OpenCV算法解析

2.2线性回归--最小二乘法（LeastSquareMethod）2.2.1最小二乘法2.2.2三种范数：2.2.3最小二乘法的定义、k&b3RANSAC3.1什么是RANSAC3.2RANSAC与最小二乘法

Ficus_f·2022-12-13 21:45

关于Eigen库的矩阵分解方法选取与范数

在非线性优化中，大多数要构建最小二乘方程组，求解需要进行矩阵分解，判断算法收敛性的时候，需要矩阵(向量)的范数，最常用的库之一当然有Eigen。

bug大湿·2022-12-13 11:53

梯度剪裁

目录1、梯度剪裁的原因2、梯度裁剪的使用2.1、固定阈值剪裁2.2、根据参数的范数来衡量的3、梯度裁剪的使用位置梯度剪裁，一种避免梯度爆炸的方式。1、梯度剪裁的原因神经网络是通过梯度下降来学习的。

alex1801·2022-12-13 11:14

RPCA 稳健主成分分析/鲁棒主成分分析

RPCA（robustprincipalcomponentanalysis）稳健主成分分析/鲁棒主成分分析一、基础知识（一）范数（Norm）1.基本概念范数是一个函数，表示方式为||x||,它常常被用来度量某个向量空间

Lansti·2022-12-13 09:19

权重衰退（L2正则化）-处理过拟合方式之一

一种简单的方法是通过线性函数f(x)=w⊤xf(\mathbf{x})=\mathbf{w}^\top\mathbf{x}f(x)=w⊤x中的权重向量的某个范数来度量其复杂性，例如∥w∥2\|\mathbf

囇殇·2022-12-12 14:51

李沐-权重衰退

控制模型的容量1.参数的个数2.每个参数值得选择范围一、使用均方范数作为硬性限制这里得subjectto意味着限制得意思。解释：限制w得取值范围，让模型不要太复杂，去拟合得像蓝色线一样。

暄染落墨·2022-12-12 14:49

Python数据分析之机器学习：回归

目录一、前情回顾二、回归的评价指标三、回归算法概述1、线性回归——最小二乘法求解回归系数2、进化线性回归——正则化（抑制过拟合）2.1L2范数正则化（RidgeRegression，岭回归）2.2L1范数正则化

啊心个。·2022-12-12 12:08

权重衰减 weight decay

权重衰减使用均方范数作为硬性限制，通过限制参数值w的范围来控制模型容量。dropout则是通过减少参数值来简化模型，二者都可防止过拟合。

山上的小酒馆·2022-12-12 03:58

《动手深度学习》4.5 权重衰减Weight Decay

4.5权重衰减WeightDecay理论硬性限制W：柔性限制W：看图说明正则项(惩罚项)对最优解的影响参数更新的过程代码从零实现生成人工数据参数初始化定义L2范数惩罚(λ\lambdaλ后续添加)训练部分训练结果

Mavis00·2022-12-12 03:27

Tensorflow深度学习学习笔记

Tensorflow中网络搭建的三种方法1.keras.models.Sequential()2.keras.models.Model()3.继承类7.Tensorflow中张量的合并与分割8.张量数据统计范数

LencyGe·2022-12-12 00:40

矩阵理论复习（五）

2004年试题Hermite矩阵酉相似于对角阵验证相容矩阵范数盖尔圆盘互不相交，则特征值都不相同，若盖尔圆盘全部出现在右半复平面上，则特征值全为实数。

Caramel_biscuit·2022-12-11 20:26

工程矩阵理论

第0章复习与引申第1章线性空间与线性变换第2章内积空间和等距变换第3章矩阵的相似标准形第4章Hermite二次型第5章范数和矩阵函数第6章广义逆矩阵第0章复习与引申文章目录工程矩阵第0章复习与引申1矩阵的分块

小姜爱学习！·2022-12-11 20:56

矩阵理论复习（四）

2003年试题向量二范数也具有酉不变性Schur定理的应用向量范数的判定向量范数的比较酉矩阵的M-P广义逆就为该矩阵的转置列满秩矩阵的左逆一个矩阵乘以其逆矩阵等于单位矩阵，单位矩阵的算子范数均为1，算子范数的相容性正规矩阵的性质矩阵的特征值小于等于其任意相容的矩阵范数范数的性质严格对角占优矩阵必可逆盖尔圆盘定理正规矩阵可以酉相似对角化

Caramel_biscuit·2022-12-11 20:25

【Pytorch】F.normalize学习笔记

importtorch.nn.functionalasFF.normalize(input:Tensor,p:float=2.0,dim:int=1)->Tensorinput:是一个任意维度的Tensor类型的数据p：默认为2，表示2范数

那我来问你·2022-12-11 19:58

Deep Learning on a Data Diet: Finding Important Examples Early in Training

用训练的一个梯度步骤分析这个令人困惑的结果，提出了一个非常简单的启发式方法:使用单个例子的损失梯度范数来识别重要的例子。

你今天论文了吗·2022-12-11 09:42

【Pytorch】torch.nn.functional.normalize函数详解

函数作用torch.nn.functional.normalize(input,p=2,dim=1,eps=1e-12,out=None) 作用：将输入的数据（input）按照指定的维度(dim)做p范数

一穷二白到年薪百万·2022-12-11 08:35

最优化理论与方法第一章

最优化理论与方法第一章内容摘要1.2数学基础1.2.1范数1.3凸集和凸函数1.4无约束问题的最优性条件1.4最优化方法的结构内容摘要本书主要研究无约束最优化问题(3-7)、约束最优化问题(8-13)及非光滑优化问题

跌跌撞撞走向前方·2022-12-11 04:59

opencv--normalize函数详解

函数解析normalize函数的作用使输入数组的范数或者数值范围归一到一定范围内。

SerendipityMIT·2022-12-11 02:34

机器学习中的正则化——L1范数和L2范数

机器学习中的正则化——L1范数和L2范数正则化是什么？为什么要正则化？LP范数L0范数（补充了解）L1范数L2范数L1范数和L2范数的区别以深度学习的角度看待L1范数和L2范数正则化是什么？

陈知鱼·2022-12-11 00:12

梳理L1、L2与Smooth L1

关于L1、L2的范数、损失函数和正则化，之前一直混淆这几个概念，故对这几天看过的资料进行了学习总结。范数(norm)是数学中的一种基本概念。

柴布奇诺·2022-12-11 00:42

计算机视觉之SSD改进版本(平滑L1范数损失与焦点损失)《4》

在计算机视觉之单发多框检测(SingleShotMultiBoxDetector)模型《3》中我们使用到的是L1范数损失，L1范数损失也叫做平均绝对误差（MAE），目标值与预测值之差的绝对值的和，表示的是预测值的平均误差幅度

寅恪光潜·2022-12-11 00:05

10月24日-吴恩达机器学习P72-77

（一）理解大间隔分类器的数学原理1、向量内积的知识向量u的范数||u||等于向量u的长度，向量u表示在坐标轴上时其长度可以用这个根式表示。

浅浅ch·2022-12-10 21:35

深度学习—属性统计

normnorma.norm(x,dim=b)x=1;一范数，全部加起来=>得tensor（8）x=2;二范数，全部加起来再根号=>得tensor（2.8284）就是b.norm(1,dim=1)一维上进行一范数运算

楠树已成舟·2022-12-10 15:51

四足机器人学习笔记（八自由度运动学正解）

起初对于灯哥已经开源的代码中正运动学函数ik()的角度求解存在疑问x1=-x1shank1=pi-acos((x1*x1+y1*y1-l1*l1-l2*l2)/(-2*l1*l2))fai1=acos(

某只旺仔·2022-12-10 07:12

算法面试题1

题1：L1和L2的区别L1范数（L1norm）是指向量中各个元素绝对值之和。

海星？海欣！·2022-12-09 15:29

【机器学习04】岭回归

包括少数异常样本在内的全部训练数据都会对最终模型参数造成程度相等的影响，异常值对模型所带来影响无法在训练过程中被识别出来岭回归(Ridge回归):在模型迭代过程所依据的代价函数中增加了正则惩罚项（L2范数正则化

执志@☆飞扬か·2022-12-09 13:10

pytorch学习笔记（十）——统计属性

tensor统计属性1.norm-p范数p=1：绝对值之和范数p=2：绝对值平方之和开2次方......eg:2.mean,sum,min,max,prod(累乘)3.argmin,argmax（不给定

weixin_46753186·2022-12-09 09:14

再说L2-norm

告诉我经过L2范数归一化后的数其平方和为1，是这么个道理，但这样的意义在于什么？？我也不知道。顺便将skle

小李飞刀李寻欢·2022-12-09 08:23

稀疏表示求解：OMP（The Orthogonal Matching Pursuit Algorithm）

TheOrthogonalMatchingPursuitAlgorithm）文章目录稀疏表示求解：OMP（TheOrthogonalMatchingPursuitAlgorithm）一、一些定义与原理1.L0L_0L0范数

dreaming__star·2022-12-09 07:14

L1、L2正则化以及smooth L1 loss

正则化项中的Lp范数有很多，常见的有L1范数和L2范数。给定数据集D={（x1，y1），（x2，y2），...，（xm，ym）}，其中x有d维特征，y∈R。

一件迷途小书童·2022-12-08 21:14

DenseFuse：红外和可见图像的融合方法

目录论文下载地址代码下载地址‍论文作者模型讲解[论文解读][网络结构][损失函数][训练过程][融合策略][相加策略][L1范数策略][结果分析][训练阶段][实验设置][评价指标][融合结果评估][RGB

Change_ZH·2022-12-08 17:07

sklearn-1.1.8.最小角度回归的套索

1.1.8.最小角度回归的套索最小角度回归的套索是使用的最小角度算法实现的，与使用位置下降的算法不同，该方案能够解决分段线性的，作为其系数的范数函数。

「已注销」·2022-12-08 15:59

Levenberg–Marquardt（LM）

1.1、信赖域法1.2、泰勒展开1.2、正定矩阵(positivedefinitematrix)1.3、雅克比矩阵(Jacobianmatrix)1.4、黑塞矩阵(Hessianmatrix)1.5、范数

starmier·2022-12-08 07:15

16广义逆的计算及应用

广义逆的计算及应用1.由hermitehermitehermite标准形求{1}\{1\}{1}逆2.由满秩分解求广义逆3.矩阵方程AXB=DAXB=DAXB=D的相容性条件及通解3.1定理13.2推论极小范数解

三省少年·2022-12-08 05:58

矩阵基础11- 广义逆矩阵及应用

文章目录一.广义逆矩阵1.1广义逆矩阵概述1.2左逆矩阵与右逆矩阵二.广义逆的分类2.1减号逆2.2自反广义逆2.3最小范数广义逆2.4最小二乘广义逆2.5加号逆，伪逆，Moore-Penrose逆参考

只是甲·2022-12-08 05:57

矩阵论(四)——矩阵的广义逆

矩阵论（四）——矩阵的广义逆1.广义逆矩阵2.减号广义逆3.极小范数广义逆4.最小二乘广义逆5.加号广义逆6.方程通解与最小二乘解6.1相容方程的通解6.2矛盾方程的最小二乘解1.广义逆矩阵∀A∈Rm×

YSQ是我的·2022-12-08 05:57

matlab求广义逆及线性方程组的解

广义逆A=[120024];rref(A)%将矩阵化为最简阶梯形矩阵b=[112]formatrat%格式化输出A1=pinv(A)%广义逆B=inv(A'*A)*A'pinv(A)*b%极小范数最小二乘解

sereasuesue·2022-12-08 05:26

百面机器学习3余弦距离---笔记

问题：在该篇文章中，对于余弦距离的理解存在问题，主要是对范数的理解不够全面，下为解答1.什么是余弦距离？

深田咏春·2022-12-07 13:56

对于神经网络参数初始化的一些理解

参数初始化动机1.预训练初始化2.随机初始化2.1高斯（Gaussian）分布初始化2.2均匀分布初始化2.3根据范数保持性（Norm-Preserving）2.3.1通过方差缩放的方式2.3.2正交初始化

YunGo·2022-12-07 12:45

算法实习准备之三：（优化方法）梯度下降/正则化(过拟合)/激活函数

深度学习的优化深度学习优化的困难和挑战梯度爆炸梯度消失梯度下降的基本方法批梯度下降BGD随机梯度下降SGD动量法Momentum自适应学习率算法AdagradAdam自适应矩估计正则化过拟合overfitting与欠拟合如何判断过拟合参数范数惩罚

雾容·2022-12-07 12:14

机器学习原理篇：基础数学理论 Ⅰ

机器学习原理篇：基础数学理论Ⅰ文章目录机器学习原理篇：基础数学理论Ⅰ一、前言二、微积分三、线性代数1、向量和矩阵2、范数和内积3、线性变换4、特征值和特征向量5、奇异值分解（SVD）四、最后我想说一、前言机器学习的理论基础就是数学基础

-北天-·2022-12-07 11:27

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