E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
Regularization
深度学习中的正则化策略总结
文章目录1.正则化的概念1.1过拟合2.参数范数惩罚2.1L1和L2概述2.2L1正则化2.2.1L1正则化与稀疏性2.3L2正则化3.Dropout
Regularization
(随机失活)3.1理解dropout3.2dropout
InceptionZ
·
2020-08-19 00:52
优化算法
吴恩达深度学习笔记(32)-Dropout正则化Dropout
Regularization
dropout正则化(Dropout
Regularization
)除了L2正则化,还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout(随机失活)”,我们来看看它的工作原理。
极客Array
·
2020-08-19 00:52
深度学习
吴恩达深度学习笔记
P-DARTS论文总结
BridgingtheDepthGapbetweenSearchandEvaluation文章目录解决的问题DepthGap渐进式增加搜索深度搜索空间近似(SearchSpaceApproximation)搜索空间正则化(SearchSpace
Regularization
没想好叫啥··
·
2020-08-18 17:24
神经架构搜索
神经网络游乐园
playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle®Dataset=reg-plane&learningRate=0.03&
regularization
Rate
Magic_Anthony
·
2020-08-18 14:53
11_Training Deep Neural Networks_4_dropout_Max-Norm
Regularization
_CIFAR10_find_learning rate
11_TrainingDeepNeuralNetworks_VarianceScaling_leakyrelu_PReLU_SELU_BatchNormalization_Reusinghttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/10693591011_TrainingDeepNeuralNetworks_2_transferlearn
LIQING LIN
·
2020-08-18 14:48
“数据融合”总结2
Featurefusionwithcovariancematrix
regularization
infacerecognitionZeLu(SignalProcessing)特征融合方法一般有两步:A、对每一个特征集合进行降维
Manfestain
·
2020-08-18 10:21
L1&L2
Regularization
正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在trainingdata上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work。为了防止overfitting,可以用的方法有很多
weixin_30650039
·
2020-08-18 04:58
深度学习(五)优化算法--提高神经网络的训练速度和精度
接着,我们介绍了防止过拟合的两种方法:L2
regularization
和Dropou
黑洲非人lyf
·
2020-08-17 23:45
深度学习
机器学习
深度学习
吴恩达《深度学习》课程介绍
NeuralNetworksandDeepLearning)2.改善深层神经网络:超参数调优,正则化和优化(ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,
Regularization
andOptimization
Erik_ly
·
2020-08-17 10:41
吴恩达《深度学习》笔记
Image Inpainting via Generative Multi-column Convolutional Neural Networks
2.2LossfunctionID-MRF
regularization
:这个损失或正则项其实就是常见的感知损失或特征损失的改良版,用上面的
想要成为学霸的渣渣
·
2020-08-17 10:36
计算机视觉
深度学习
飞桨paddlepaddle论文复现——BigGAN论文翻译解读
paddlepaddle论文复现——BigGAN论文翻译解读摘要介绍GAN回顾原始GANDCGANWGANBigGANscalingHierarchicallatentspaces分层潜在空间截断技巧Orthogonal
Regularization
Relaxxxv
·
2020-08-17 04:09
GAN学习笔记
深度学习
计算机视觉
python
机器学习
飞桨论文复现-BigGANs
研究者发现应用垂直正则化(orthogonal
regularization
)到生成器可以使其服从简单的
小庞666
·
2020-08-17 03:48
【paddlepaddle论文复现】Large scale GAN training for high fidelity natural image synthesis论文学习
通过实验发现,采用正交规范化(orthogonal
regularization
)是一个很好的truncationtrick,可以实现样本质量和样本多样性之间的平衡。
精致又勤奋的码农
·
2020-08-17 02:49
非网络安全论文学习
2020-7-25 吴恩达-改善深层NN-w1 深度学习的实用层面(课后编程2-
Regularization
-L2和dropout)
正则化
Regularization
1.非正则化模型2.L2正则化L2正则化到底做了什么?
没人不认识我
·
2020-08-16 16:31
深度学习
python
IT
(10) [JMLR14] Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting
计划完成深度学习入门的126篇论文第十篇,多伦多大学的GeoffreyHinton·和AlexKrizhevsky使用一种新的
regularization
方法Dropout。
gdtop818
·
2020-08-16 09:30
深度学习论文系列博客
21个数据科学家面试必须知道的问题和答案
KDnuggets编辑提供了用以斟辨“假”数据科学家之二十问的答案,包括什么是正则化(
regularization
),我们喜爱的数据科学家,模型验证等等。
绝对不要看眼睛里的郁金香
·
2020-08-16 07:04
Sparsity and Some Basics of L1
Regularization
转:http://freemind.pluskid.org/machine-learning/sparsity-and-some-basics-of-l1-
regularization
/#67364f6b44ff80f9f952d5a46f2307425d2ee9acSparsity
Savitch
·
2020-08-16 06:17
pluskid's
blog
Machine
Learning
Stanford机器学习---第十讲. 数据降维
本栏目(Machinelearning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、
Regularization
、神经网络、机器学习系统设计
Rachel-Zhang
·
2020-08-16 05:40
Machine
Learning
论文复现《Effective Adversarial
Regularization
for Neural Machine Translation》
复现论文《EffectiveAdversarial
Regularization
forNeuralMachineTranslation》,遇到的一些pytorch的技巧(坑),总结一下。
Dracen_Wu
·
2020-08-16 05:41
自然语言处理
语音分离任务中后处理模块探索
本身是空白的地方,模型并没有完全输出空白2.也有paper里边提到对空白部分vocal的抑制效果,不过它使用MHE(MINIMUMHYPERSPHERICALENERGY),相当于是在loss上加了一个
regularization
西工大苗苗
·
2020-08-16 00:45
语音分离
loss function
dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf,翻译来自转载LossFunction损失函数可以看做误差部分(lossterm)+正则化部分(
regularization
term
raullese_1990
·
2020-08-15 03:56
machine
learning
2.过拟合和正则化(Overfitting &
Regularization
)
1.过拟合通过训练集traingdata确定了模型y=b+w·x,算出在traingdata中的平均错误值averageerror为31.9用确定的模型y=b+w·x来预测测试集testingdata,要评估模型的好坏,还要继续算出该模型在testingdata中的平均错误值averageerror:35为了减少预测误差,要继续改进模型:重新设计一个model,该模型在traingdata和tes
小甜姜!
·
2020-08-15 03:40
深度学习
吴恩达机器学习(五)正则化(解决过拟合问题)
目录0.前言1.正则化(
Regularization
)2.线性回归中的正则化3.逻辑回归中的正则化学习完吴恩达老师机器学习课程的正则化,简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解,仅供参考。
zhq9695
·
2020-08-14 22:25
机器学习
【深度强化学习】TD3算法:DDPG的进化
文章目录0)简述TD31)DoubleNetwork2)Delayed3)TargetPolicySmoothing
Regularization
算法流程总结0)简述TD3算法原文:Fujimoto,Scott
catchy666
·
2020-08-14 21:57
强化学习
Notes
强化学习
人工智能
DNN训练技巧(Tips for Training DNN)
RecipeofDeepLearning训练集上效果差换激活函数Newactivationfunction自适应学习率AdaptiveLearningRate训练集上效果好的基础上测试集上效果差早停EarlyStopping正则化
Regularization
D
weixin_30682127
·
2020-08-14 20:39
深度学习中的MTL效果为什么会好
对MTL的分析可以从两个角度进行,第一个是featurerepresentation共享,第二个是
regularization
。1、特征共享。
qq_23150675
·
2020-08-14 18:44
支持向量机 SVM 讲义(四)
【转自】http://www.cnblogs.com/jerrylead9规则化和不可分情况处理(
Regularization
andthenon-separablecase)我们之前讨论的情况都是建立在样例线性可分的假设上
dalaipifengxiansheng
·
2020-08-14 17:46
机器学习
支持向量机
SVM
通俗理解BN(Batch Normalization)
一次性设置(Onetimesetup)-激活函数(Activationfunctions)-数据预处理(DataPreprocessing)-权重初始化(WeightInitialization)-正则化(
Regularization
nine_mink
·
2020-08-14 15:59
AI之路的专项问题
B站吴恩达深度学习视频笔记(33)——正则化的解释
正则化(
Regularization
)深度学习可能存在过拟合问题——高方差,有两个解决方法,一个是正则化,另一个是准备更多的数据,这是非常可靠的方法,但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高
nine_mink
·
2020-08-14 15:59
B站吴恩达深度学习视频笔记
神经网络
编程语言
机器学习
深度学习
python
B站吴恩达深度学习视频笔记(34)——为什么正则化可以防止过拟合
(Why
regularization
reducesoverfitting?)为什么正则化有利于预防过拟合呢?为什么它可以减少方差问题?我们通过两个例子来直观体会一下。
nine_mink
·
2020-08-14 15:59
B站吴恩达深度学习视频笔记
机器学习中正则化项L1和L2的直观理解
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
明宇李
·
2020-08-14 10:09
python机器学习
吴恩达机器学习错题集
Week3
Regularization
第1题Youaretrainingaclassificationmodelwithlogisticregression.Whichofthefollowingstatementsaretrue
风所在的街道
·
2020-08-14 07:41
机器学习
pytorch学习笔记:损失函数
0.定义损失函数:衡量模型输出与真实标签的差异Cost:希望训练使得预测与标签的差异小一些
Regularization
:对模型增加一些约束,防止过拟合1.损失函数1.1交叉熵损失函数labels必须是dtype
小杰.
·
2020-08-13 22:05
pytorch学习笔记
机器学习(七)岭回归
正则化(
Regularization
)概念及原因正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。在构造机器学习模型时,最终目的是让模型在面对新数据的时候,可以有很好的表现。
weixin_45781143
·
2020-08-13 11:02
线性回归和非线性回归
机器学习
python
深度学习之卷积神经网络(CNN)
过拟合问题
Regularization
:Dropout池化的
年少无为呀!
·
2020-08-12 09:31
深度学习
模型压缩工具Distiller-INT8量化
主要功能:Aframeworkforintegratingpruning,
regularization
andquantizationalgorithms.模
lz_zl_
·
2020-08-11 22:32
模型压缩
动手学深度学习读书笔记-6
缓解过拟合权重衰减权重衰减等价于L2范数正则化(
regularization
)。L2范数正则化在模型原损失函数基础上添加L2范数惩罚项,从而得到训练所需要最小化的函数。
wxl1999
·
2020-08-11 04:31
机器学习
TensorFlow学习笔记(七)——浅谈过拟合问题的解决办法
为了避免过拟合问题,一个非常常用的方法是正则化(
regularization
)。正则化的思想就是在损
行歌er
·
2020-08-11 04:52
tensorflow
动手深度学习PyTorch(四)权重衰减
方法权重衰减等价于L2L_2L2范数正则化(
regularization
)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小,是
Alex、木易
·
2020-08-11 02:40
PyTorch
深度学习
python
正则化
pytorch
神经网络
协同过滤之ALS-WR算法
ALS是alternatingleastsquares的缩写,意为交替最小二乘法;而ALS-WR是alternating-least-squareswithweighted-λ-
regularization
wguangliang
·
2020-08-11 00:21
数据挖掘
ALS
Spark
ALS
数据挖掘
推荐算法
交替最小二乘法
神经网络里的正则项
Regularization
前言网上的教程公式实在是太多,参数又指代不明,但仍然无法给我一个确定的答案,最后还是找了吴恩达教授的视频,十分清晰,记录一下~整理Regression的神经网络里,Costfunction为其中:QQQ:sample数量t\bm{t}t,o\bm{o}o:targetoutput和实际outputλ\lambdaλ:L2正则参数R(W)=∑l=1L∥W(l)∥F2{\rmR}(\mathbf{W}
Yummy_Ou
·
2020-08-11 00:33
机器学习
实时目标检测YOLO系列之YOLOv4
进行了大量的测试,最终选择了这些有用的tricks:CSP、CmBN、SAT、MiWRC、SPP、PANet、Mishactivation、Mosaicdataaugmentation、CmBN、DropBlock
regularization
pursue excellence AI
·
2020-08-10 20:00
目标检测
yolo
卷积神经网络
python
人工智能
深度学习
tensorflow
pytorch
DECOUPLED WEIGHT DECAY
REGULARIZATION
引言Adam作为一个常用的深度学习优化方法,提出来的时候论文里的数据表现都非常好,但实际在使用中发现了不少问题,在许多数据集上表现都不如SGDM这类方法。后续有许多工作针对Adam做了研究,之前整理过关于优化算法的发展历程:从StochasticGradientDescent到AdaptiveMomentEstimation,里面也介绍了一些对于Adam效果不好的研究工作。这篇论文依旧以此作为研究
lpty
·
2020-08-10 10:30
论文阅读
深度神经网络中处理数据和训练模型的一些技巧
1.3PCA1.4白噪声1.5小结2权重初始化2.1全0初始化2.2随机初始化2.3稀疏初始化2.4初始化偏置(bias)2.5批标准化(BatchNormalization)3防止过拟合3.1正则化(
Regularization
紫芝
·
2020-08-10 00:57
网络
神经网络
机器学习
(3)Logistic Regression and
Regularization
MachineLearning系列,转载自http://blog.csdn.net/xuexiang0704/article/details/8903907以下内容源自coursera上的machinelearning,同时参考了Rachel-Zhang的博客(http://blog.csdn.net/abcjennifer)前面两节讲的主要是线性回归的(单特征和多特征):最主要的步骤就是得出co
Miibotree
·
2020-08-09 20:56
Machine
Learning
为什么L1正则项会产生稀疏解
0issmall.Thel1andl2normsofx⃗,respectively,aregivenby||x⃗||1=1+ε,||x⃗||22=1+ε2Nowsaythat,aspartofsome
regularization
procedure
ccj_zj
·
2020-08-09 20:04
Machine
Learning
往期文章集合目录
机器学习核心点整理LogisticRegression,L1,L2
regularization
,Gradient/Coordinatedescent详细MLEv.s.MAP~L1,L2MathDerivation
Jay_Tang
·
2020-08-09 18:06
机器学习
核心推导
NLP
核心推导
自然语言处理
数据挖掘
机器学习
算法
深度学习
『 论文阅读』Understanding deep learning requires rethinking generalization
ABSTRACTINTRODUCTION1CONTRIBUTIONS11Randomizationtests12Theroleofexplicit
regularization
13有限的样本表达Finitesampleexpressivity14Theroleofimplicit
regularization
EFFECTIVECAPACITYOFNEURALNETWORKS
立刻有
·
2020-08-09 12:45
论文
DeepLearning
论文笔记--Meta-Inverse RL with Probabilistic Context Variables
PEMIRL:ProbabilisticEmbeddingsforMeta-InverseRL核心思想方法IRL基本框架AIRLProbabilisticContextVariableMI
regularization
overLatentVariableObjectiveFunction
zz_ytj
·
2020-08-09 04:29
Inverse
RL
meta
learning
学习笔记(七): Logistic Regression
目录CalculatingaProbabilityModelTraining1.LossfunctionforLogisticRegression2.
Regularization
inLogisticRegressionGlossayCalculatingaProbabilityManyproblemsrequireaprobabilityestimateasoutput.Logisticregre
lightmare625
·
2020-08-09 01:56
机器学习
谷歌机器学习速成课程
Machine
Learning
Crash
Course
上一页
8
9
10
11
12
13
14
15
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他