L1-L2范数第36页

跨平台前端框架uni-app学习第二课——uni-app框架简介

约定了如下开发规范：页面文件遵循Vue单文件组件(SFC)规范组件标签靠近小程序规范，详见uni-app组件规范接口能力（JSAPI）靠近微信小程序规范，但需将前缀wx替换为uni，详见uni-app接口规范数据绑定及事件处理同

小刘学java·2020-07-06 17:49

PoseNet2：Geometric loss functions for camera pose regression with deep learning 论文笔记

论文很多细节都讲得非常好，非常详细清晰的说明了为何要选择这种函数/表示（比如选择四元数作为角度量的表示方法，r范数r的确定等）以及要考虑的因素（如是否为单射，结果空间的大小），这些细节往往决定了网络是否收敛以及最终的性能上限

phy12321·2020-07-06 17:31

opencv normalize()函数详解

opencv中的normalize()函数可以对向量进行范数归一化或者范围（最大最小）归一化。

yuandm819·2020-07-06 11:23

L1, L2以及smooth L1 loss

通常的两个决策为：1)L1范数vsL2范数的损失函数；2)L1正则化vsL2正则化。作为损失函数 L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD），最小绝对值误差（LAE）。

yang_daxia·2020-07-06 10:48

数据库命名规范

forumid=12&showid=161数据库命名规范1目的规范数据库各种对象的命名规则。

xiaoxiaoyiwai·2020-07-06 08:59

【CVPR2020 Oral】只需一行代码就可提升迁移性能

这就是我们出的新方法：批量核范数最大化（BatchNuclear-normMaximization）。本文中我们通过理论推导和分析，发现类别预

深度学习技术前沿·2020-07-06 06:41

PyTorch中Tensor的数据统计

张量范数：torch.norm(input,p=2)→float返回输入张量input的p范数举个例子：>>>importtorch>>>a=torch.full([8],1)>>>b=a.view(2,4

Steven·简谈·2020-07-06 06:49

数据库物理设计

定义数据库、表及字段的命名规范数据库、表及字段的命名要遵守可读性原则数据库、表及字段的命名要遵守表意性原则数据库、表及字段的命名存储引擎MyISAM存储引擎是非事务的，锁粒度是表

weixin_30394981·2020-07-05 20:30

互金范网贷返利平台给你最好的保障、最大的收益

不过最近对于p2p行业的老司机们来说却不好过，随着高息降息，收益大幅度缩水，虽然如此据互金范数据显示目前p2p和其他理财产品相比市场仍占据优势，比例依然不减，随着国庆前后平台出现逾期

夏天范·2020-07-05 19:35

机器学习中正则化项L1和L2的直观理解

/article/details/52433975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ℓ1ℓ1-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和

wae42675·2020-07-05 19:49

深度学习中的数学（二）——线性代数

文章目录一、理解线性1.1线性方程组1.2线性代数的角度理解过拟合1.3线性可分与线性不可分1.3.1与（&）、或（|）、抑或（^）1.4张量1.5范数1.6Normalize1.7行列式1.8奇异矩阵

wa1tzy·2020-07-05 19:43

范数与低秩

范数+低秩文章目录范数+低秩L1与L2范数L0范数与L1范数为什么L1范数会使权值稀疏？为什么要稀疏？L2范数L2范数如何防止过拟合？L2范数的好处是什么呢？优化的两大难题：为什么要范数？

lbf-523·2020-07-05 17:58

无标题文章

image.pngimage.png范数和python代码http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51945271Paste_Image.png

mingyan926·2020-07-05 17:49

求解线性方程组

文章目录求解线性方程组最小二乘分析递推最小二乘算法线性方程组的最小范数解一般意义下的线性方程组的求解满秩分解伪逆求解线性方程组最小二乘分析考虑线性方程组：Ax=bAx=bAx=b若bbb不属于矩阵AAA

绝不秃头！·2020-07-05 15:34

机器学习之多项式拟合

机器学习之多项式拟合实验内容目标要求实验步骤生成随机数据高阶多项式拟合无正则项的解析解有正则项的解析解梯度下降法共轭梯度法实验内容目标掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化

tianfeng98·2020-07-05 14:47

《PyTorch模型训练实用教程》—学习笔记

transforms操作，使数据增强更灵活模型模型定义权值初始化权值初始化流程常用初始化方法模型Finetune用预训练的模型参数对新模型的权值进行初始化不同层设置不同的学习率损失函数和优化器损失函数L1范数损失

studyeboy·2020-07-05 13:16

机器学习的19 种损失函数总结（Pytorch 计算）

1基本用法criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=criterion(x,y)#调用标准时也有参数2损失函数2-1L1范数损失L1Loss计算output和target

小晓酱手记·2020-07-05 12:26

深度学习（一）：优化方法

对于函数，其梯度为，函数沿着梯度的方向增长最快，增长的速度为其2-范数。为求函数的极小值，可采用负梯度方向上更新参数，其中每次迭代的步长为，即学习率。下图展示了函数的图像及其梯度下降过程。

fromeast·2020-07-05 11:16

人脸识别中的L2 normalization

FaceNet、SphereFace、CosFace、InsightFace：L2归一化将特征映射到超球面（hypersphere）分析L2范数是向量的一种长度度量，我们先看看在3维空间中，相同L2范数的向量的分布

弓長知行·2020-07-05 07:18

数据挖掘--模型选择

加速计算误分类点总数最小梯度下降KNN1.k值选择（交叉验证法）2.距离度量3.分类决策规则1.对异常点不敏感2.不具有显示学习过程（可解释行差）3.适用于多分类问题4.计算量大（占内存）距离度量：p范数

玲珑邪僧·2020-07-05 03:43

【Python数据预处理】归一化（按列减均值，除方差），标准化（按列缩放到指定范围），正则化（范数）

参考文章：https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放公式为：(X-mean)/std计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。实现时，有两种不同的方式：使用sklearn.prep

guomutian911·2020-07-04 16:56

机器学习基础01-线性代数

week4:概率论+信息论week5:优化方法学习数学基础的建议标量、向量与矩阵向量的表示向量的一般属性向量运算矩阵定义矩阵运算特殊矩阵线性相关性与矩阵的秩线性组合与线性表示线性相关与线性无关矩阵的秩矩阵的范数与迹思考问题向量的范数常用的向量范数矩阵的范数范数有什么用

exeron·2020-07-04 15:08

快照技术原理深入讨论

随着存储应用需求的提高，用户需要在线方式进行数据保护，快照就是在线存储设备防范数据丢失的有效方法之一，越来越多的设备都开始支持这项功能。

水木米·2020-07-04 14:04

python3三角函数

hypot(x,y)返回欧几里德范数sqrt(x*x+y*y)。sin(x)返回的x弧度的正弦值。tan(x)返回x弧度的正切值。degrees(x)将弧度转换为角度,如degrees(math.

daruo0111·2020-07-04 14:37

模型剪枝学习笔记--Pruning Filters for Efficient Convnets

本质思想：用weight值的大小来评判filter的重要性，对于一个filter，对所有weight的绝对值求和（求L1范数），作为该filter的评价指标，排序结果并将一层中值低的filter裁

梦坠凡尘·2020-07-04 12:21

【巨杉数据库SequoiaDB】巨杉Tech | “删库跑路”又出现，如何防范数据安全风险？

最近，又双叕有企业被“删库”了。来自微盟官网的消息，微盟的业务系统数据库（包括主备）遭遇其公司运维人员的删除，系统将停止运营超48小时。频发的类似事件也让大家对于数据安全的关注不断提高。数据是一个科技企业的核心资产，删库事件频发其实也是在提醒大家对于数据安全必须重视。想要预防风险，既需要企业建立完善的数据权限管理制度，也需要企业注重数据备份和容灾等架构的搭建。权限管理，可以区分为角色管理和层级管理

SequoiaDB_Official·2020-07-04 08:11

最速下降方法与Newton方法

文章目录最速下降方法Euclid范数和二次范数Euclid范数二次范数基于坐标变换的解释采用$\ell_1$-范数的最速下降方向数值试验Newton方法Newton步径二阶近似的最优解线性化最优性条件的解

MTandHJ·2020-07-04 06:55

Pytorch学习之十九种损失函数

损失函数通过torch.nn包实现，1基本用法criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=criterion(x,y)#调用标准时也有参数2损失函数2-1L1范数损失

mingo_敏·2020-07-04 02:10

花书第二章线性代数笔记

文章目录第二章线性代数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2.7特征分解2.8奇异值分解2.9Moore-Penrose

Crazy WolfT1·2020-07-02 16:30

1、数据库开发规范

实际工作中：逻辑设计+物理设计3、物理设计：表名+字段名+字段类型数据库设计几个规范：数据库命名规范、数据库基本设计规范、数据库索引设计规范、数据库字段设计规范、数据库SQL开发规范、数据库操作行为规范数据库命名规范

qq_21683643·2020-07-02 16:10

深度学习笔记（二）第二章线性代数

范数（norms）p=2时叫欧几里得范数||x||p=1时也很重要p=max时也很重要弗罗贝尼乌斯范数特殊的矩阵和矢量

ouyangshixiong·2020-07-02 14:20

深度学习花书（P2深度网络：现代实践-----C7 深度学习中的正则化) 笔记和知识点补充

文章目录第7章深度学习中的正则化7.1参数范数惩罚7.1.1L2参数正则化7.1.2L1正则化7.2作为约束的范数惩罚7.3正则化和欠约束问题7.4数据集增强7.5噪声鲁棒性7.5.1向输出目标注入噪声

ngadminq·2020-07-02 13:45

线性最小二乘法

一种方法是尝试找到向量，使残差范数的范数最小。也就是说，我们希望找到一个向量，使得同样，我们希望解决优化问题如果令，那么求解的点一阶必要条件是。为了利用这个性质，我们需要求梯度的表达式。对于，令则。

醉雨轩Y·2020-07-02 12:09

MATLAB数据矩阵单位化，归一化，标准化

blog.csdn.net/yb536/article/details/410501811.数据矩阵单位化方法一：%%矩阵的列向量单位化%输出矩阵Y为单位化矩阵%方法即是矩阵中所有元素除以该元素所在列向量的二范数

lghgqsy·2020-07-02 10:50

进阶任务十二-ajax

接口名称，统一命名，定制规范数据类型一致数据提交方式get/post后端接口完成前如何mock数据？搭建node.js环境，使用

RookieD·2020-07-02 08:01

多元统计分析——欧式距离和马氏距离

一、欧式距离（Euclideandistance）/范数欧式距离的计算公式如下：直观的理解即为：每个分量之间的差异的平方

xia ge tou lia·2020-07-02 03:46

【圈外同学IDP】L1-L2课后输出

前言由于现在一个人在一家公司平均只会呆1年多，所以企业基本没有动力去培养人才（培养好之后还来不及给企业做贡献就走了），所以培养人才所需的时间，企业耗不起。因此企业往往选择用现成的人才。当所有企业都用现成人才的时候，企业所承担的人才培养成本就转嫁到了个人身上。因此个人的主动学习与成长将会成为未来所必须的能力与表现。第一课诊断现状1.知识点：冰山模型（5个要素）30%：知识和技能是冰山的表现，是后天可

笔花粥粥·2020-07-02 00:48

深度学习概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题

11.3矩阵和向量相乘结果11.4向量和矩阵的范数归纳11.5如何判断一个矩阵为正定？21.6导数偏导计算31.7导数和偏导数有什么区别？31.8特征值分解与特征向

南通SEO·2020-07-02 00:07

《机器学习实战》学习笔记第八章 —— 线性回归、L1、L2范数正则项

alince20008·2020-07-01 16:26

《深度学习》第2章线性代数

《深度学习》第2章线性代数标量、向量、矩阵和张量矩阵和向量相乘单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数衡量向量的大小用范数，LPL^PLP范数定义如下：∣∣x∣∣p=(∑i∣xi∣p)1p||x||_p

TifaBest·2020-07-01 14:17

谱归一化（Spectral Normalization）的理解

SpectralNormalizationforGenerativeAdversarialNetworks》【1】是TakeruMiyato在2018年2月发表的一篇将谱理论应用于Gan上的文章，在2017年，本文的第3作者YuichiYoshida就发表了一篇著名的谱范数正则

田神·2020-07-01 13:13

数币量化交易团队/个人如何选择合适的交易所

因此，从17年底史诗级的牛市到18年熊市这段时间内，国家相继发布了一些防范数字资产融资和交易风险的文件，以此提醒和警告数字货币投资者注意规避风险。中心化交易所是一个平台或者应用，可以允

区块链铅笔·2020-07-01 10:51

DL-Pytorch-notes 02

目录过拟合、欠拟合及其解决方案训练误差和泛化误差过拟合与欠拟合权重衰减法（L2范数正则化）丢弃法梯度消失、梯度爆炸循环神经网络进阶GRU（GateRecurrentUnit）GRU的简洁实现LSTM（长短期记忆

DEREKLN·2020-07-01 08:22

DL-Pytorch Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶

目录过拟合、欠拟合及其解决方案训练误差和泛化误差过拟合与欠拟合权重衰减法（L2范数正则化）丢弃法梯度消失、梯度爆炸循环神经网络进阶GRU（GateRecurrentUnit）GRU的简洁实现LSTM（长短期记忆

DEREKLN·2020-07-01 08:22

深度学习花书第二章线性代数

线性代数2.1标量,向量,矩阵,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2.7特征分解2.8奇异值分解2.9Moore-Penrose

recusant·2020-07-01 06:40

【深度学习】-面试指南

1.列举常见的一些范数及其应用场景，如$L_0,L_1,L_2,L_{\infty},Frobenius$范数DeepLearningp37-38wikipedia机器学习-周志华Chapter11

weixin_30835933·2020-07-01 05:30

最优化方法：L1和L2正则化regularization

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

曾先森~~·2020-06-30 20:37

算法的鲁棒性

在机器学习领域，总是看到“算法的鲁棒性”这类字眼，比如这句--L1范数比L2范数鲁棒。“鲁棒”的英文是robustness，其是一个特别大的研究领域。

Lucky和小白·2020-06-30 16:23

《深度学习》--书籍整理笔记

范数范数衡量的是向量x与原点的距离。性质：p=2时的L2范数称为欧几里得范数，平方L2范数在机器学习中使用十分频繁，因为它对x中每个元素的导数只与该元素有关，而L2范数对每个元素的导数与整个向量有关。

Icevivina·2020-06-30 16:38

L1正则化和L2正则化的详细直观解释

Regularization）转自：此处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ℓ1ℓ1-norm和ℓ2ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和

这孩子谁懂哈·2020-06-30 15:26

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