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L2正则化
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
OpenHarmony之系统调用
背景对于运行L0系统的硬件一般是mcu,资源有限,L0系统没有区分内核态和用户态,所有的代码都在内核态运行,所以不需要系统调用
L2
系统用的是Linux内核,所以系统调用跟LinuxKernel的是一样的
码中之牛
·
2023-12-30 15:40
OpenHarmony
鸿蒙
移动开发
linux
运维
移动开发
鸿蒙开发
鸿蒙
Openharmony
harmonyos
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
以太坊大涨
以太坊不断增长的
L2
生态系统的发展可能会吸引新用户,并在2024年支撑以太币的估值。很
碳链价值
·
2023-12-30 10:40
区块链
2018-10-28:map的使用,返回首字母大写,名小写
defnormalize(name):s=name[0].upper()+name[1:].lower()returns测试:L1=['adam','LISA','barT']
L2
=list(map(normalize
种树在此时
·
2023-12-30 09:41
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
Mint Blockchain:每一轮牛市都离不开资产协议标准的创新
MintBlockchain是一个聚焦在NFT领域的创新型
L2
网络,致力于促进NFT资产协议标准的创新和现实商业场景中NFT资产的大规模采用。
NFT_Research
·
2023-12-30 02:34
NFTResearch
区块链
web3
volatile介绍及使用场景
防止重排序保证可见性首先讨论为什么有可见性,在讨论之前我们需要了解一个问题,缓存一致性随着更新换代,CPU的计算速度迅速增加,但是受到内存的访问速度限制,计算速度再快也是空转,只能浪费cpu性能,因此发明了缓存技术L1,
L2
一日三餐384
·
2023-12-29 22:12
java
开发语言
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
【深度学习】各领域常用的损失函数汇总(2024最新版)
目录1、L1损失、平均绝对误差(L1Loss、MeanAbsoluteError,MAE)2、
L2
损失、均方误差(L2Loss、MeanSquaredError,MSE)3、交叉熵损失(Cross-EntropyLoss
daphne odera�
·
2023-12-29 06:56
深度学习
损失函数
机器学习
深度学习
人工智能
机器学习
虹科方案丨
L2
进阶L3,数据采集如何助力自动驾驶
来源:康谋自动驾驶虹科方案丨
L2
进阶L3,数据采集如何助力自动驾驶原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/qhWy11x_-b5VmBt86r4OdQ欢迎关注虹科,为您提供最新资讯
虹科电子科技
·
2023-12-29 05:29
自动驾驶
自动驾驶
人工智能
数据采集
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
【Leetcode】重排链表、旋转链表、反转链表||
:旋转链表题目描述方法:反转链表||题目描述方法:总结重排链表题目描述给定一个单链表L的头节点head,单链表L表示为:L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为:L0→Ln→L1→Ln-1→
L2
P_M_P
·
2023-12-28 12:12
数据结构
leetcode
链表
算法
c语言
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
leetcode-2.两数相加
示例1:输入:l1=[2,4,3],
l2
=[5,6,4]输出:[7,0,8]解释:342+465=807.示例2:输入:l1=[0],
l2
=[0]输出:[0]示例3:输入:l1=[9
manba_
·
2023-12-28 02:09
leetcode
hot100
leetcode
算法
21. 合并两个有序链表
输入:l1=[1,2,4],
l2
=[1,3,4]输出:[1,1,2,3,4,4]#Definitionforsingly-linkedlist.
manba_
·
2023-12-28 02:38
链表
那一刻,我的心里有一场暴风雨,可我平静着,没让任何人知道。
L2
的松脱,M2的松脱出水,M22的合模线出水,M21的封口面积,L1的软瓶,松脱,出水。。。。除了后两条,前面的都隔离了。今天一天隔了十二板给罐装。去年我加起来都没有退这么多。
鸿永
·
2023-12-27 22:54
07合并两个有序的链表
classSolution:defmergeTwoLists(self,l1:ListNode,
l2
:ListNode)->
Jachin111
·
2023-12-27 18:08
测试开发体系介绍——测试体系介绍-
L2
目录:被测系统架构与数据流分析开源项目LiteMall系统架构:开源项目Mall的系统架构:如何快速了解一家公司的架构统一建模语言UML推荐工具梳理业务流程:使用思维导图分析功能点:使用时序图分析数据流:使用活动图分析测试用例:测试用例设计总结测试体系与测试方案设计了解被测系统架构智能家居技术架构:阿里云经典业务架构:阿里云物联网平台技术架构:企业服务钉钉技术架构:企业服务飞书技术架构:电子商城M
阿瞒有我良计15
·
2023-12-26 16:32
#
测试开发
java
2022-04-19模拟,159825砖形图
大盘没有变化农业继续上涨中,
L2
开始的向上已经突破了L1一个两条腿反向的幅度,如果使用棒线图,可能会纠结于G1位置以及自身棒线的影线、成交量等各种因素,在砖形图中则不必去纠结这些因素,价差是第一重要的。
单波交易法
·
2023-12-26 15:45
FIFA 22 游戏操作按键(ps5索尼主机)
传中/头球▲直塞O射门/凌空抽射/头球O+O把握射门时机L1+O吊射R1+O推射L1+R1+O低射/向下头球O然后X+方向假射囗然后X+方向假传R1+▲定向直塞传球L2+R2+设置倒带并重试(仅限开赛)
L2
飞天巨兽
·
2023-12-26 09:43
其他
游戏
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
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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
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。
Scc_hy
·
2023-12-25 10:09
笔记
深度学习
pytorch
人工智能
国家开放大学 河南开放大学形成性考核 平时作业 统一参考资料
A.梁板结构体系B.框架结构体系C.剪力墙结构体系D.框架一剪力墙结构体系2.对于钢筋混凝土现浇楼盖,若l1表示短边的计算跨度,
l2
表示长边的计算跨度,则()。
diandast
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2023-12-25 07:49
数据结构
【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
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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
【leetcode21】合并两个有序链表Java代码讲解
示例1:输入:l1=[1,2,4],
l2
=[1,3,4]输出:[1,1,2,3,4,4]示例2:输入:l1=[],
l2
=[]输出:[]示例3:输入:l1=[],
l2
=[0]输出:[0]/***Definitionforsingly-linkedlist
It_张
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2023-12-24 16:12
算法练习
链表
java
数据结构
【LeetCode每日一题 Day 2】2. 两数相加
示例输入:l1=[2,4,3],
l2
=[5,6,4]输出:[7,0,8]解释:
一只编程熊
·
2023-12-24 14:59
力扣Top100题之两数相加(Java解法)
示例1:输入:l1=[2,4,3],
l2
=[5,6,4]输出:[7,0,8]解释:342+465=807.题目链接:2.两数相加1算法思想这里以示例1为例,因为链表中存储的每一个数
Alfred_XiaJL
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2023-12-24 14:03
算法
java
leetcode
链表
两数之和
P2项目完成复盘-3班学习资料集锦
项目课程:L1:对标TA,找到自己的最优路径
L2
:四步对标法,抓住机会L3:三层幕布,深层洞察世界L4:傅盛和他的认知三步曲课程思维导图如下:名词解释:价值观:关于价值的一定信念、倾向、主张和态度的观点
荷语微光
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2023-12-24 13:20
LogisticRegression - 参数说明
LogisticRegression,一共有14个参数:逻辑回归参数详细说明参数说明如下:penalty:惩罚项,str类型,可选参数为l1和
l2
,默认为
l2
。用于指定惩罚项中使用的规范。
魏鹏飞
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2023-12-24 11:34
2020-04-01
探索艺术G2-U1-L1课程名称:《自然风景树木》大概念:自然之美课程结构:G2是第二年级,UI是第一单元,L1是第一节课每个单元九节课,分别是“练习、练习、创作”1⃣️L1、
L2
为练习L3为创作2⃣️L4
元梓_6851
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2023-12-24 07:22
Unix环境高级编程-学习-03-XSI-IPC之消息队列
目录一、验证环境二、Linux进程间通信进制三、XSI-IPC机制四、IPC相关地操作系统命令1、ipcs(1)-a(2)-
l2
、ipcrm(1)-Q五、IPC对象的key值和ID值六、消息队列七、消息队列相关结构体
阳光九叶草LXGZXJ
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2023-12-24 01:01
#
Unix环境高级编程-学习
学习
c语言
unix
数据结构
服务器
Leetcode—剑指Offer LCR 025.两数相加II【中等】
structListNode{*intval;*structListNode*next;*};*/structListNode*addTwoNumbers(structListNode*l1,structListNode*
l2
源代码•宸
·
2023-12-23 21:17
LeetCode刷题
leetcode
linux
windows
经验分享
c语言
Leetcode—445.两数相加II【中等】
structListNode{*intval;*structListNode*next;*};*/structListNode*addTwoNumbers(structListNode*l1,structListNode*
l2
源代码•宸
·
2023-12-23 16:36
LeetCode刷题
leetcode
linux
windows
经验分享
c语言
如何使用 NFTScan NFT API 在 Base 网络上开发 Web3 应用
Base是Coinbase使用OPStack开发的最新以太坊第2层(
L2
)网络,用于解决以太坊等主要区块链面临的可扩展性和成本挑战。
NFT_Research
·
2023-12-23 14:24
NFTResearch
web3
区块链
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
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2023-12-23 14:32
gem5 garnet l1
l2
cache的创建与相连
gem5garnetl1l2cache的创建与相连主要就是这个图:细节我们用的是gem5/configs/deprecated/example/fs.py#fs.py引入了上两层路径,也就是当前可以看到gem5/configs/路径。addToPath("../../")#fs.py引入了gem5/configs/ruby/Ruby.pyfromrubyimportRuby#fs.py使用了gem
yz_弘毅道远
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2023-12-23 12:06
GEM5
片上网络NoC
硬件架构
Java图形用户界面设计
*;publicclassTest_3extendsFrame{//三个标签Labell1,
l2
,l3;//六个按钮(三个➕,三个➖)Buttonb1,b2,b3,
考不上贰幺幺不改名
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2023-12-23 08:04
JavaSE
java
开发语言
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
LeetCode 21 合并两个有序链表
示例1:输入:l1=[1,2,4],
l2
=[1,3,4]输出:[1,1,2,3,4,4]示例2:输入:l1=[],
l2
=[]输出:[]示例3:输入:l1=[],
l2
=[0]输出:[0]提示:两个链表的节点数目范围是
Ethan-running
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2023-12-23 04:14
leetcode
leetcode
链表
算法
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