L2-norm

机器学习入门之基础概念及线性回归

Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2
StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

Modeling Trajectories with Recurrent Neural Networks阅读准备知识

softmax函数：我认为是将输入转化为输出的一个巧妙的函数...link：http://blog.csdn.net/hejunqing14/article/details/489803212.权重的第二范式（l2
FD_Rookie·2024-01-04 14:45

L1-norm (L1范数) L2-norm(L2范数)

这里怎样怎样的范数就是范数的种类，即p-norm，严格定义为：当p取1时被称为1-norm，也就是L1-norm，同理可得L2-norm。
w__Y__w·2023-11-03 21:52

【无监督】6、SimSiam | 基于孪生网络的对比学习的成功源于梯度截断！

ExploringSimpleSiameseRepresentationLearning出处：FAIR|何恺明大佬本文作者抛出了两个爆炸性结论：结论一：基于孪生网络的对比的学习的成功，不源于predictor、BN、l2
呆呆的猫·2023-08-25 06:00

6_回归算法 —欠拟合、过拟合原因及解决方法

文章目录一、过拟合与欠拟合1过拟合1.1线性回归的过拟合1.2过拟合和正则项1.2.1带有L2正则化的线性回归—Ridge回归1.2.2带有L1正则化的线性回归—LASSO回归1.2.3Ridge（L2
少云清·2023-08-07 21:21

IoU Loss综述（IOU,GIOU,CIOU,EIOU,SIOU,WIOU）

一、L2-norm最初的基于回归的BBR损失定义为L2-norm，L2-norm损失主要有两个缺点：1、边界框的坐标（以xt、xb、xl、xr的形式）被优化为四个独立变量。
athrunsunny·2023-02-05 08:41

李宏毅机器学习之Attack and Defense

就是使得结果与事实的距离越远越好有目标的攻击：输出与答案距离越远越好的同时，还与指定的输出越接近越好Constraint的限制可以简单理解为人眼看不出差别，但是机器可以给出完全不同的答案一般对于限制的选择就是使用l2
loserChen.·2023-01-04 09:01

再说L2-norm

哈喽，上篇博文被某公司的大佬骂了一顿，其关注点在于博文的最后语气，而不是问题所在，行吧。这么大的人了，还抓不住重点，纠结计较于小事。【声明：我的博文都是纯学术探讨，不涉及其他情绪。我有时候也是如此，但我尽量克制，不争辩】做推荐的一个大佬[不知道昵称叫啥了，因为我退群了，群主说不让相亲。。。]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

线性回归 Linear Regression

一、主要思想在L2-norm的误差意义下寻找对所有观测目标值Y拟合得最好的函数f(X)=WTX。
albyc22660·2022-12-09 04:10

Lasso回归系列二：Lasso回归/岭回归的原理

3、除了L1-norm，L2-norm，还有没有别的
咻咻咻哈·2022-11-25 23:33

机器学习（一）回归算法

1.什么是回归算法2.线性回归、最大似然估计及二乘法线性回归似然函数θ\thetaθ的求解过程最小二乘法的参数最优求解3.目标函数(loss/costfunction)4.线性回归的过拟合Ridge(L2
橡皮鸭小队长·2022-11-24 19:36

角度回归（复数与欧拉公式，L1，L2）

文章目录1BEV下，Eula损失函数2BEV下，PointPillars使用sin联合SmoothL13透视图下，MultiBin全局方向损失4L1/L2-norm的周期损失函数1BEV下，Eula损失函数
Hali_Botebie·2022-11-23 11:26

模型过拟合-解决方案（一）：Regularization/正则化/Weight Decay【L1正则化、L2正则化】【为了约束模型的参数，防止参数过于偏执（为了拟合某些离群点而导致模型过于复杂）】

人工智能-模型过拟合解决方案：Regularization/正则化/WeightDecay【L1正则化、L2正则化】一、L1-norm(sklearn.linear_model.LassoCV)二、L2
u013250861·2022-11-22 08:49

dropout层_【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减

前言本文主要内容——一文搞透深度学习中的正则化概念，常用正则化方法介绍，重点介绍Dropout的概念和代码实现、L1-norm/L2-norm的概念、L1/L2正则化的概念和代码实现～要是文章看完还不明白
weixin_39749243·2022-05-20 18:22

dropout层的作用_【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减

前言本文主要内容——一文搞透深度学习中的正则化概念，常用正则化方法介绍，重点介绍Dropout的概念和代码实现、L1-norm/L2-norm的概念、L1/L2正则化的概念和代码实现～要是文章看完还不明白
weixin_39637919·2022-05-20 18:22

深度学习的权重衰减是什么_【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减...

前言本文主要内容——一文搞透深度学习中的正则化概念，常用正则化方法介绍，重点介绍Dropout的概念和代码实现、L1-norm/L2-norm的概念、L1/L2正则化的概念和代码实现～要是文章看完还不明白
weixin_39965161·2022-05-20 18:52

文献阅读--Certified Adversarial Robustness via Randomized Smoothing

关键词：adversariallyrobust;Gaussiannoise;L2-norm;randomization这里写自定义目录标题1概述2背景2.1研究现状3挑战3.1本文工作概括3.2难点1概述本文通过给分类器高斯噪声处理
学渣渣渣渣渣·2021-04-22 11:52

LI和L2范数在机器学习中的应用

L2-norm损失函数，又有大名最小二乘误差(leastsquareserror,LSE):由于L1-
卡拉肖克_潘·2021-04-13 06:20

深度学习之过拟合问题（二）

正则化方法正则化方法的基本思想是，通过加入一个含有解的先验知识的约束来控制函数的光滑性，即为损失函数添加正则项来限制参数权值过大weightdecay、降低模型复杂度，正则化方法主要有L1-norm、L2
liuy9803·2020-08-24 01:29

关于Lasso与Lasso深入理解

在做深度学习剪裁的时候，一个问题绕不过去，就是：L1-norm，L2-norm，Lasso，GroupLasso，LARS，GroupLARS的概念、原因、关系及使用。
jsmlay·2020-08-21 09:08

李宏毅机器学习作业1

Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2
winds_lyh·2020-08-19 00:31

PyTorch入门实战教程笔记（十一）：梯度相关操作2

PyTorch入门实战教程笔记（十一）：梯度相关操作2Loss及其梯度均方差MeanSquaredError（MSE）MSE的基本形式为：loss=Σ[y-(xw+b)]2,这里要注意mse与L2-norm
Star·端木·2020-08-13 12:53

理解线性回归（三）——岭回归Ridge Regression

理解线性回归（三）——岭回归RidgeRegression1.基本模型岭回归是在前篇介绍普通最小二乘法回归（ordinaryleastsquaresregression）的基础上，加入了对表示系数的L2
bigface1234fdfg·2020-07-07 18:23

深度学习Loss 种类汇总以及讨论

一种是从欧式距离计算，以L2-norm为主，一种是近来的另辟蹊径的转换到角度领域，主要从余弦和夹角这两个在我看来有异曲同工之效的角度。
zxbinggo·2020-07-06 12:52

《Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression》论文详解

但是很多时候在训练网络时，采用的是l2-norm来回归检测框的，文章认为采用l2-norm来训练模型而使用IoU来衡量模型好坏，这两者之间似乎存在着某种不匹配的关系。
Michaelliu_dev·2020-07-04 22:46

L0是一个NP-hard problem！

求解L0-norm这个公式与L2-norm有点相似；不同之处：L2-norm的解是唯一的，而且有特定的解决方法。L0是NP-hardproblem，非凸；所以，凸函数的求解方
Persistently·2020-04-12 18:58

l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm

这里分享一个关于标题网址：https://rorasa.wordpress.com/2012/05/13/l0-norm-l1-norm-l2-norm-l-infinity-norm/附：首先感谢所有关注我的朋友，由于发文章，数学公式的排版一直出问题，好几次我在本地编辑好，一发布图片，数学公式的格式就都乱了，给阅读造成很大障碍。前面也有几篇文章有这种情况。所以我现在把机器学习，数据分析挖掘的一些
MapleLeaff·2020-02-07 00:40

线性回归 Linear Regression

一、主要思想在L2-norm的误差意义下寻找对所有观测目标值Y拟合得最好的函数f(X)=WTX。
王朝君BITer·2019-07-13 14:00

[转] L1 && L2范数

理解L1，L2范数L1，L2范数即L1-norm和L2-norm，自然，有L1、L2便也有L0、L3等等。因为在机器学习领域，L1和L2范数应用比较多，比如作为正则项在回归中的使用L
凌波微步_Arborday·2019-06-10 17:00

正则化（Normalization）

Normalization主要思想是对每个样本计算其p-范数，然后对该样本中每个元素除以该范数，这样处理的结果是是的每个处理后样本的p-范数（L1-norm,L2-norm）等于1。
hellocsz·2019-05-25 12:28

线性回归中引入核方法

2019-04-091.线性回归(L2-norm)目标函数：最优解：2.非线性&&拉伸函数拟合目标为非线性，例如真实分布如下：则在用线性模型拟合时，应考虑将一维“拉伸”为二维向量，即对于每个样本特征从一个标量变换为二维向量
minus_1·2019-04-09 15:23

理解L1，L2 范数在机器学习中应用

理解L1，L2范数L1，L2范数即L1-norm和L2-norm，自然，有L1、L2便也有L0、L3等等。
坂本龙一·2019-03-06 23:11

L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification

作者通过观察发现，softmax损失学习到的特征的L2-norm是人脸图像质量的反映，高质量的人脸具有较大的L2-norm，模糊或极端姿态
cv_family_z·2019-01-22 10:07

到底什么是L2 Norm

最近复现论文有这么一个结构：池化之后有一个l2-norm。norm是normalization的缩写。Ok，看看这是啥：标准化？正规化？归一化？…正确答案L2归一化：将一组数变成0-1之间。
堆排序宝宝·2019-01-18 19:36

l1-norm loss & l2-norm loss （l1范数和l2范数作为正则项的比较）

l1-normloss&l2-normloss（l1范数和l2范数作为正则项的比较）l1-norm和l2-norm是常见的模型优化过程中的正则化项，对应到线性回归的领域分别为lassoRegression
江户川柯壮·2018-04-23 23:18

机器学习(拓展)L1,L2-Norm理解

首先理解范数的概念L1、L2这种在机器学习方面叫做正则化，统计学领域的人喊她惩罚项，数学界会喊她范数。范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。L1就是曼哈顿距离L2就是欧式距离再理解什么是稀疏矩阵在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的
黑洲非人lyf·2018-04-04 21:11

Ridge & LASSO & Elastic Net

正则项可以使用l1-norm、l2-norm，或结合l1-norm、l2-norm。这就分别对应Ridge（岭回归）、LASSO和ElasticNet。
AiirrrrYee·2017-04-07 15:55

l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm

引言原文：https://rorasa.wordpress.com/2012/05/13/l0-norm-l1-norm-l2-norm-l-infinity-norm/这篇文章是我按照上面原文的部分翻译，这篇文章不仅仅介绍了这些范数（Norm）的含义，而且还结合了一些具体的应用，给出了一些最优化范数的方法。原文很长，我就把一些有用的定义翻译一下，感兴趣的伙伴可以自己查看原文。什么是范数对于任何一
xlinsist·2016-04-21 22:00

Hog行人检测

还有归一化是针对每一个block进行的，一般采用的归一化函数有以下四种：在人体检测系统中进行HOG计算时一般使用L2-norm，Dalal的文章也验证了对于人体检测系统使用L2-norm的时候效果最好。
u014568921·2015-04-24 20:00

理解线性回归（三）——岭回归Ridge Regression

理解线性回归（三）——岭回归RidgeRegression   1.基本模型  岭回归是在前篇介绍普通最小二乘法回归（ordinaryleastsquaresregression）的基础上，加入了对表示系数的L2
puqutogether·2014-11-06 16:00
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