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Regularization
机器学习——支持向量机SVM之非线性模型(低维到高维映射)
目录一、非线性模型的最优化问题1、非线性模型最优化模型2、两个概念1)正则项(
regularization
term)2)调参参数2、高维映射1)定义及作用2)高维映射后的最优化模型3)异或问题(例子)4
有情怀的机械男
·
2022-12-09 17:56
机器学习
论文阅读:Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection
学习数据增强这方面的学术进展3、本文对离散优化问题所使用的方法4、搜索出来的最有效的数据增强手段5、实验结果表格6、两个有趣的发现7、Learneddataaugmentationimprovesmodel
regularization
1
贾小树
·
2022-12-09 02:34
论文阅读
机器学习03|万字:正则化 【详解及jupyter代码】
文章目录RegularizedLogisticRegression1.导入Python库2.知识回顾--过拟合问题分析正则化(
Regularization
):非常有效的方法,可大幅度降低方差(增加偏差)
湘粤Ian
·
2022-12-08 19:40
机器学习基础
机器学习
jupyter
python
人工智能
深度学习
CS231n lecture 3 损失函数和优化
lecture3损失函数和优化文章目录lecture3损失函数和优化MulticlassSVMloss多分类SVM损失函数正则项
Regularization
SoftmaxClassifier优化Optimization
QingYuAn_Wayne
·
2022-12-08 11:26
CS231n
学习笔记
剪枝论文一(Network Slimming)
实现去掉权重较小的神经元的流程如下:1.sparsity
regularization
论文提出,在
蓝鲸鱼BlueWhale
·
2022-12-08 09:07
计算机视觉
剪枝
深度学习
剪枝
神经网络
计算机视觉
Network slimming,一个比较好用的模型剪枝方法
本文方法其实比较简单:首先,使用L1
regularization
对BN层的scalingfactor
春枫琰玉
·
2022-12-08 08:49
模型压缩
神经网络中的
Regularization
和dropout
本文主要讲解神经网络中的正则化(
Regularization
)和Dropout,都是用了减小过拟合。正则化在机器学习领域中很重要。主要针对模型过拟合问题而提出来的。本文是观看麦子学院的视频整理而来。
这孩子谁懂哈
·
2022-12-07 18:55
Machine
Learning
机器学习
神经网络
正则
统计学
深度学习笔记(八)—— 正则化[
Regularization
]
下面介绍几种可以控制神经网络的容量以防止过拟合(overfitting)的方法:1.L2
regularization
L2正则化可能是最常见的正则化形式。
zeeq_
·
2022-12-07 17:22
CS231n课程笔记
神经网络
python
机器学习
人工智能
深度学习
为什么神经网络很“深”以及需要如此多的神经元
版本彩色版文章目录为什么神经网络很“深”以及需要如此多的神经元whyusemorelayerswhymoreneuronsThesubtle(微妙的)reasonbehindlargenetworkswhy
regularization
qy_zhizi
·
2022-12-07 17:18
深度学习
深度学习
神经网络
正则化
cs231n
全面讨论泛化 (generalization) 和正则化 (
regularization
) — Part 1
Physics-informedML模型泛化能力,是设计和评估一个机器学习or深度学习方法时无比重要的维度,所以我想通过一系列文章,与大家全面地讨论机器学习和深度学习中的泛化(generalization)/正则化(
regularization
PaperWeekly
·
2022-12-07 17:42
神经网络
算法
计算机视觉
机器学习
人工智能
改善深层神经网络第一周-
Regularization
(正则化)
Regularization
Welcometothesecondassignmentofthisweek.DeepLearningmodelshavesomuchflexibilityandcapacitythatoverfittingcanbeaseriousproblem
bxg1065283526
·
2022-12-07 17:42
神经网络
改善神经网络
正则化
神经网络中的正则化
1.Logisticregression2.Neuralnetwork“Frobeniusnorm”3.inverteddropoutAdding
regularization
willoftenhelpTopreventoverfittingproblem
lankuohsing
·
2022-12-07 17:41
学习笔记
理论学习
神经网络
正则化
过拟合
初识神经网络(Neural Networks)——神经网络中的过拟合(Overfitting)和正则化(
Regularization
)
上一篇博客梳理了神经网络的一些重要概念和逻辑,本文将围绕神经网络中的过拟合和正则化展开。1.过拟合较多的隐藏层可以提取输入不同层次的特征,但是不是越多越好,会出现过拟合的问题(训练集的损失函数值很小,但是测试集的损失函数值很大)。以下是欠拟合、过拟合和理想状态的示意图:因此要找到过拟合和欠拟合中间泛化误差最小的那个阈值2.正则化的要义:正则化参数参数的同时,最小化训练误差。常见的通用模型公式如下:
Ivy_law
·
2022-12-07 17:08
深度学习
神经网络
总结神经网络中的正则化方法
正则化与过拟合在论文中,正则化用“
regularization
”表示,那为什么需要正则化呢?
发呆的半生少年
·
2022-12-07 12:48
神经网络
深度学习
解读FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence
2001.07685官方代码:https://github.com/google-research/fixmatch主要贡献:(A+B=C的操作)1.主要结合了pseudolabel和consistency
regularization
dxz_tust
·
2022-12-07 01:13
论文
深度学习
机器学习
计算机视觉
NLP经典论文:TextCNN 笔记
笔记论文介绍模型结构整体模型输入输出整体流程流程维度输入层输入输出卷积层和ReLu激活输入输出过程maxpooling池化层输入输出全连接dropout层与softmax层输入输出过程训练过程优化目标预测过程文章部分翻译Abstract2Model2.1
Regularization
3DatasetsandExperimentalSetup3.1Hyperparamet
电信保温杯
·
2022-12-06 15:59
论文笔记
自然语言处理
cnn
深度学习
TensorFlow学习笔记4——正则化方法:L1和L2
regularization
、数据集扩增、dropout
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
你行你上天
·
2022-12-05 02:15
tensorflow
tensorflow
过拟合
正则化
机器学习
keras添加L1正则化,L2正则化和Dropout正则化及其原理
正则化(
regularization
),是指在线性代数理论中,不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的,而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。
Guapifang
·
2022-12-05 02:15
深度学习
神经网络
机器学习
人工智能
深度学习
计算机视觉
机器学习中使用正则化 L1范数和L2范数的原因
在机器学习中,损失函数后面通常都会添加一个额外项,用于防止过拟合提高算法的泛化能力,称为正则化惩罚(
regularization
penalty)。为什么要添加这一项呢?
会意
·
2022-12-05 02:45
机器学习
机器学习
正则化
L1范数
L2范数
深度学习中的正则化——L1、L2 和 Dropout
5.1
Regularization
实现了什么?6.dropout7.总结1.回顾:过拟合训练神经网络时最重要的方面之一是
点PY
·
2022-12-05 02:44
深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
pytorch回归_PyTorch:用岭回归检查泰坦尼克号下沉
weshallusethisdatasetcontainingdataaboutpassengersfromtheTitanic.Basedonthisdata,wewilluseaRidgeRegressionmodelwhichjustmeansaLogisticRegressionmodelthatusesL2
Regularization
for
weixin_26713521
·
2022-12-05 02:07
python
Python实现Collaborative Representation Detector(CRD)高光谱异常检测算法
importscipy.ioassciofromscipy.linalgimportpinvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimedefCRD(mat,win_in,win_out,
regularization
void0221
·
2022-12-03 15:11
计算机视觉
高光谱
python
计算机视觉
目标检测
[TinyML]NetAug:Network Augmentation for Tiny Deep Learning
NetworkAugmentationforTinyDeepLearningAbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkKnowledgedistillation
Regularization
MethodsTinyDeepLearningSectionIIINetworkAugmentationPart1FormulationPart
黄小米吖
·
2022-12-03 00:41
CV
深度学习
人工智能
深度学习:权重衰减(weight decay)与学习率衰减(learning rate decay)
正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力避免过拟合的方法有很多:earlystopping、数据集扩增(Dataaugmentation)、正则化(
Regularization
)包括L1、L2(L2
regularization
Allen Chou
·
2022-12-02 23:43
深度学习
机器学习
深度学习
深度学习之权重衰减——2020.27
一、方法权重衰减等价于范数正则化(
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,是应对过拟合的常⽤⼿段。我们先描述范数正则化,再解释它为何⼜称权重衰减。
慕木子
·
2022-12-02 23:43
5.3 Ridge 回归分析
岭回归(英文名:ridgeregression,Tikhonov
regularization
)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,
大桃子技术
·
2022-12-02 05:49
机器学习
机器学习、正则化(L1正则化、L2正则化)
正则化正则化1.正则化介绍2.常见正则化方法2.10范数2.2L1范数2.3L2范数2.4q-范数小结正则化1.正则化介绍正则化(
Regularization
)正则化是什么?
小葵向前冲
·
2022-12-02 01:18
机器学习
深度学习
机器学习
概率论
数学基础
算法
深度学习
【三维深度学习】多视角立体视觉模型R-MVSNet
R-MVSNet提出了一种基于递归方式的多视角重建方法,通过递归方式的代价空间正则化(costvolum
regularization
)来代替原本的3D代价空间,不但减少了内存消耗还提升了模型的精度和效率
hitrjj
·
2022-12-02 00:28
深度学习
三维重建
点云
三维深度学习
多视角立体视觉
深度估计
点云重建
R-MVSNet
机器学习复习
的联系区别朴素贝叶斯逻辑回归和线性回归KNNKD树决策树随机森林GBDTShrinkage最小二乘法和随机森林的区别EMBaggingBoosting凸集凸函数daBoost分类回归的区别生成模型和判别模型的区别过拟合**正则化(
Regularization
Annntn
·
2022-12-01 23:21
保研夏令营
Improved Consistency
Regularization
for GANs
ImprovedConsistency
Regularization
forGANs最近的工作(Zhangetal.2020)通过在鉴别器上强制一致性代价,提高了生成对抗网络(gan)的性能。
weixin_37958272
·
2022-12-01 14:00
GAN
CONSISTENCY
REGULARIZATION
FOR GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS
CONSISTENCY
REGULARIZATION
FORGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS众所周知,生成对抗网络(gan)很难训练,尽管有相当多的研究努力。
weixin_37958272
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2022-12-01 14:30
【ACL 2021】基于一致性正则的跨语言微调方法
论文名称:Consistency
Regularization
forCross-LingualFine-Tuning论文作者:郑博,董力,黄绍晗,王文辉,迟泽闻,SakshamSinghal,车万翔,刘挺
zenRRan
·
2022-12-01 14:59
大数据
自然语言处理
python
计算机视觉
机器学习
一致性正则化, KL散度
一致性正则Consistency
Regularization
的主要思想是:对于一个输入,即使受到微小干扰,其预测都应该是一致的。机器学习模型也应该对这种扰动具有鲁棒性。
Stdleohao
·
2022-12-01 14:59
机器深度学习
深度学习
【日常分享】正则化(
regularization
)与归一化(normalization)
目录背景正则化(
regularization
)归一化(normalization)参考背景在平时看文章的时候,总会看到
regularization
或者normalization这种词汇,有时会弄不清楚这些含义
杨小浩浩hh
·
2022-12-01 14:29
日常记录
(Daily
Record)
机器学习
[半监督学习] Virtual Adversarial Training: A
Regularization
Method for Supervised and SSL
虚拟对抗性损失被定义为每个输入数据点周围的条件标签分布对局部扰动的鲁棒性.与对抗训练不同,VAT方法在没有标签信息的情况下定义了对抗方向,因此适用于半监督学习.论文地址:VirtualAdversarialTraining:A
Regularization
MethodforSupervisedandSemi-SupervisedLearning
码侯烧酒
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2022-12-01 14:27
论文
深度学习
机器学习
论文阅读 Adaptive Consistency
Regularization
for Semi-Supervised Transfer Learning
AdaptiveConsistency
Regularization
forSemi-SupervisedTransferLearning论文题目:自适应一致性正则化方法用于半监督迁移学习作者单位:百度大数据研究院作者
sigmoidAndRELU
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2022-12-01 14:56
笔记
python
半监督学习和迁移学习
[总结] 半监督学习方法: 一致性正则化(Consistency
Regularization
)
模型容易过拟合.模型在受到微小扰动(噪声)后,预测结果会受相当程度的影响.为了减少过拟合现象,典型的监督学习中会添加一个新的损失项.在半监督学习中,同样存在一种正则化方法,即一致性正则化(Consistency
Regularization
码侯烧酒
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2022-12-01 14:26
半监督学习
深度学习
机器学习
人工智能
Andrew-Ng-ML 吴恩达机器学习 课后练习错题总结
Andrew-Ng-ML吴恩达机器学习课后练习错题总结4LinearRegressionwithMultipleVariables5Octave/MatlabTutorial6LogisticRegression7
Regularization
8NeuralNetworks
持续战斗状态
·
2022-12-01 07:34
【AI】调研与实战
人工智能
机器学习
神经网络
2022:Transformer Decoders with MultiModal
Regularization
for Cross-Modal Food Retrieval
摘要近些年跨模态图像-配方检索得到了广泛的关注。我们提出一种新的检索框架,T-Food(用于跨模态食物检索的多模态正则化的Transformer解码器),使用一种新的正则化方案利用模态间的交互作用,在测试时只使用单模态编码器用于高效检索。我们还利用专门的配方编码器捕获配方实体间的内部依赖,并提出一种具有动态边缘的三重损失的变体,以适应任务的难度。最后,我们利用最近的VLP模型的力量用于图像编码器,
weixin_42653320
·
2022-11-30 19:50
视觉语言融合
transformer
深度学习
人工智能
Sparse
regularization
of tensor decompositions
-J.Kim,E.OllilaandV.Koivunen,"Sparse
regularization
oftensordecompositions,"2013IEEEInternationalConferenceonAcoustics
m0_51414342
·
2022-11-30 13:56
NTF
文档资料
Life Long Learning (LLL)
LifeLongLearningLifeLongLearningCatastrophicForgettingMulti-tasktrainingEvaluationResearchDirectionsSelectiveSynapticPlasticity(
Regularization
-basedApproach
连理o
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2022-11-30 08:21
机器学习
deep
learning
吴恩达机器学习系列课程笔记——第七章:正则化(
Regularization
)
7.1过拟合的问题https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=39到现在为止,我们已经学习了几种不同的学习算法,包括线性回归和逻辑回归,它们能够有效地解决许多问题,但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时,会遇到过**拟合(over-fitting)**的问题,可能会导致它们效果很差。在这段视频中,我将为你解释什么是过度拟合问题,并且在此之后接下来
Lishier99
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2022-11-30 07:27
机器学习
机器学习
人工智能
算法
【吴恩达机器学习笔记】第四章 正则化
【吴恩达机器学习笔记】第四章正则化正则化(
Regularization
)是一种可以解决过度拟合问题的技术1、过度拟合问题我们在拟合过程中可能会出现以下三种情况:(1)欠拟合也可以说这个算法具有高偏差,说明它并没有很好的拟合所有数据
毕君郁
·
2022-11-30 06:56
正则化
吴恩达
机器学习
过度拟合
人工智能
逻辑回归python正则化 选择参数_吴恩达机器学习笔记(三)——正则化(
Regularization
)...
1.过拟合的问题(Over-fitting)如果我们有非常多的特征,我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集(代价函数可能几乎为0),但是可能会不能推广到新的数据。(1)下图是一个回归问题的例子:第一个模型是一个线性模型,欠拟合,不能很好地适应我们的训练集第三个模型是一个四次方的模型,过于强调拟合原始数据,而丢失了算法的本质:预测新数据。我们可以看出,若给出一个新的值使之预测,它将表现的很
weixin_39526415
·
2022-11-30 06:25
逻辑回归python正则化
选择参数
吴恩达机器学习笔记week7——正则化
regularization
处理过拟合问题
吴恩达机器学习笔记week7——正则化
regularization
处理过拟合问题7-1.过拟合问题Theproblemofoverfitting7-2.代价函数Costfunction7-3.线性回归的正则化
Saulty
·
2022-11-30 06:47
机器学习
[论文笔记]Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference-CVPR 2019
然而在大多数learnedMVS方法中,由于costvolume
regularization
严重消耗
War Children
·
2022-11-30 01:08
CV-MVS
CV
AI
CVPR
MVS
CS
李宏毅机器学习 之 回归Regression(二)
线性模型)2)模型评估,如何判断众多模型的好坏(损失函数)3)模型优化,如何筛选最优的模型(梯度下降)4、步骤优化1)向量化Vectorization2)引入更多参数,更多input3)优化:引入正则化
Regularization
Arbicoral
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2022-11-29 19:09
机器学习
回归
机器学习
人工智能
多元线性回归改进Ridge&Lasso
正则化
regularization
正则项Lasso回归和Ridge岭回归L1稀疏L2平滑L1稀疏的应用--特征选择Lasso与Ridge例子L1和L2正则项同时作用--Elas
PD我是你的真爱粉
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2022-11-29 09:12
机器学习
算法
机器学习
python
sklearn
回归
机器学习40讲-12正则化处理:收缩方法与边际化
正则化(
regularization
)是用于抑制过拟合的方法的统称,它通过动态调整估计参数的取值来降低模型的复杂度,以偏差的增加为代价来换取方差的下降。
bohu83
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2022-11-29 03:43
NLP
机器学习
正则化
LASSO
岭回归
机器学习算法------2.9 正则化线性模型(岭回归、Lasso 回归、弹性网络、Early Stopping)
文章目录2.9正则化线性模型学习目标1RidgeRegression(岭回归,又名Tikhonov
regularization
)2LassoRegression(Lasso回归)3ElasticNet(
程序猿_凡白
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2022-11-29 03:43
人工智能
机器学习
机器学习
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