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Regularization
Pytorch(六) —— 模型调优tricks
Pytorch(六)——模型调优tricks1.正则化
Regularization
1.1L1正则化1.2L2正则化2动量与学习率衰减2.1momentum2.2learningratetunning3.
CyrusMay
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2022-07-04 07:07
Pytorch
深度学习(神经网络)专题
pytorch
深度学习
python
人工智能
机器学习
卷积网络的block_DropBlock实现一种PyTorch中卷积网络的正则化方法
DropBlockAbstractDeepneuralnetworksoftenworkwellwhentheyareover-parameterizedandtrainedwithamassiveamountofnoiseand
regularization
Chongchong Zhang
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2022-07-03 07:16
卷积网络的block
图灵奖得主Yann LeCun:我的论文也被NeurIPS拒了
被拒绝的论文标题为《VICReg:Variance-Invariance-Covariance
Regularization
forSelf-SupervisedLearning
算法与数学之美
·
2022-07-01 10:30
机器学习
人工智能
深度学习
计算机视觉
算法
【学习day5】正则化+权重衰退
Regularization
,翻译过来可以称为正则化,或者是规范化。什么是规则?闭卷考试中不能查书,这就是规则,一个限制。同理,在这里,
辛幼安Sonia
·
2022-07-01 07:40
pytorch
深度学习
机器学习
【学习笔记】Pytorch深度学习—正则化之weight decay权值衰减
【学习笔记】Pytorch深度学习—正则化之weightdecay权值衰减正则化与偏差—方差分解`正则化
Regularization
定义``什么是方差?
白桃乌龙茶
·
2022-06-27 23:29
深度学习
ACL 2022 RE两篇
ContinualFew-shotRelationLearningviaEmbeddingSpace
Regularization
andDataAugmentation看上去似乎有些难,这篇文章做的工作不少
追光女孩儿
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2022-06-27 23:01
论文记录
机器学习
自然语言处理
人工智能
西瓜书学习笔记第5章【神经网络】
神经网络】5.1神经元模型5.2感知机与多层网络一、感知机二、多层功能神经元(多层网络)5.3误差逆传播算法(反向传播(BP)算法)对各个参数更新公式的推导“早停(earlystopping)”“正则化(
regularization
Halozzk
·
2022-06-27 13:45
西瓜书-机器学习(学习笔记)
机器学习
深度学习
卷积神经网络
神经网络
人工智能
(二)升级版RNN实现文本情感分析(Pytorch)
文章目录准备数据搭建模型不同的RNN架构BidirectionalRNNMulti-layerRNN
Regularization
实现细节训练模型用户输入完整代码后续行动在前面的笔记中,我们记下了基本面,
Nlper_Zhao
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2022-06-23 07:30
自然语言处理
自然语言处理
pytorch
深度学习
机器学习13种算法的优缺点,你都知道哪些?
正则化算法(
Regularization
Algorithms)集成算法(EnsembleAlgorithms)决策树算法(DecisionTreeAlgorithm)回归(Regression)人工神经网络
weixin_34362991
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2022-06-13 13:33
人工智能
大数据
数据结构与算法
pytorch贝叶斯网络_使用贝叶斯优化快速调试pytorch中的超参数的快速教程
贝叶斯网络Hyperparametersaretheparametersinmodelsthatdeterminemodelarchitecture,learningspeedandscope,and
regularization
weixin_26748251
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2022-06-12 12:26
java
人工智能
python
机器学习
linux
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
画面很美
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2022-06-12 07:35
李宏毅机器学习课程梳理【七】:深度神经网络优化方法与卷积神经网络
1.1ReLU1.2Maxout1.3RMSProp1.4Momentum1.5Adam2优化在TrainingSet上结果好却在TestingSet上结果差的问题2.1EarlyStopping2.2
Regularization
2.3Dropout3ConvolutionalNeuralNetwork3.1
-Emmie
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2022-06-07 07:33
机器学习
深度学习
李宏毅2021ML-hw1 新冠预测
系列文章目录李宏毅ML-2022hw2文章目录系列文章目录简介实验部分SimpleBaselineMediumBaselineStrongBaseline模型参数选择(损失函数、激活函数)特征选择L1/L2
Regularization
sama_AA
·
2022-06-03 07:56
李宏毅机器学习hw
python
深度学习
机器学习
pytorch
(pytorch-深度学习系列)pytorch避免过拟合-权重衰减的实现-学习笔记
权重衰减等价于L2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。对于线性回归损失函数ℓ(w1,w2,b)=1n∑i=1
我是一颗棒棒糖
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2022-05-29 08:26
DeepLearning学习
python
正则化
机器学习
过拟合
深度学习
【一起入门DeepLearning】中科院深度学习第五课:正则化「
Regularization
」和优化「Optimization」
如果感兴趣的话,就和我一起入门DL吧目录0重要概念回顾0.1泛化误差Generalizationerror0.2偏差Bias0.3方差Variance1正则化
Regularization
介
vector<>
·
2022-05-27 07:40
深度学习
泛化
优化
深度学习
正则化
深度学习:标签平滑(Label Smoothing
Regularization
)
文章目录1.标签平滑的作用—防止过拟合2.传统的交叉熵损失计算3.带有标签平滑的交叉熵损失的计算4.标签平滑与传统的交叉熵损失的比较与分析5.标签平滑的应用场景1.标签平滑的作用—防止过拟合在进行多分类时,很多时候采用one-hot标签进行计算交叉熵损失,而单纯的交叉熵损失时,只考虑到了正确标签的位置的损失,而忽略了错误标签位置的损失。这样导致模型可能会在训练集上拟合的非常好,但由于其错误标签位置
陈壮实的编程生活
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2022-05-23 10:04
深度学习
深度学习
机器学习
标签平滑
交叉熵损失
dropout层_【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减
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,欢迎交流、分享、拍砖:)详细内容如下:1.正则化
Regularization
1.1
weixin_39749243
·
2022-05-20 18:22
dropout层
dropout层的作用
dropout层的作用_【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减
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,欢迎交流、分享、拍砖:)详细内容如下:1.正则化
Regularization
1.1
weixin_39637919
·
2022-05-20 18:22
dropout层的作用
pytorch
l2正则化
pytorch
正则化
正则化综述(L2\L1正则化、弹性网络正则化,数据增强、k折交叉验证、dropout、early stopping、injecting noise)
折交叉验证(k-foldcross-validation)早停法(earlystopping)参数范数惩罚(ParameterNormPenalty)L2正则化L1正则化弹性网络正则化(elasticnet
regularization
today__present
·
2022-05-20 18:51
网络
深度学习
机器学习
正则化
过拟合
paper_summary
paper_summary训练Trick[1]learnningratescheduler:Accurate,LargeMinibatchSGD:TrainingImageNetin1Hour[2]Adam+L2
regularization
程序猿小姜
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2022-05-19 09:14
深度学习
计算机视觉
深度学习
人工智能
PyTorch——L2范数正则化(权重衰减)
tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.12_weight-decay权重衰减(weightdecay)权重衰减等价于L2范数正则化(
regularization
cqu_shuai
·
2022-05-19 07:55
PyTorch
深度学习
正则化
pytorch
神经网络
regularization
CS231n课后作业 | Assignment 3 Q4 | StyleTransfer-PyTorch 风格迁移
风格迁移编写:BenVonStyleTransfer设置Setup计算损失ComputingLoss内容损失ContentLoss风格损失StyleLoss整体方差正则化Total-variation
regularization
BenVon
·
2022-05-11 07:16
cs231n
Stanford
pytorch
对抗攻击与防御 (2):对抗样本的反制策略
stochastic/randomizedgradients)2..4梯度爆炸和消失(exploding&vanishinggradients)2.5梯度混淆或掩盖方法不安全3健壮性优化3.1正则化方法(
regularization
met
因吉
·
2022-04-28 13:13
#
信息安全
对抗攻击与防御
对抗样本反制
因吉与皮卡墨
[二十二]深度学习Pytorch-正则化
Regularization
之dropout
0.往期内容[一]深度学习Pytorch-张量定义与张量创建[二]深度学习Pytorch-张量的操作:拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd与逻辑回归[七]深度学习Pytorch-DataLoader与Dataset(含人民币二分类实战)[八
yanzhiwen2
·
2022-04-14 07:12
深度学习Pyrotch
pytorch
深度学习
python
人工智能
机器学习
Stanford机器学习---第5讲. 神经网络的学习 Neural Networks learning
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
hellotruth
·
2022-04-08 08:21
Andrew
Ng
神经网络
Stanford公开课--神经网络的学习
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
Before1993
·
2022-04-08 07:12
机器学习
深度学习技巧(激活函数-BN-参数优化等等)
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
loving_coco
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2022-03-31 19:14
Deep
Learning
机器学习
本周的总结
1INTRODUCTION(介绍)2BACKGROUND(背景)2.1MIXMATCH3REMIXMATCH3.1DISTRIBUTIONALIGNMENT(分布对齐)3.2IMPROVEDCONSISTENCY
REGULARIZATION
ZN_daydayup
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2022-03-24 07:27
半监督学习
ReMixMatch
多GPU训练
Linear Regression 线性回归
LossFunction)梯度下降(GradientDescent)LearningRate的选择求取损失函数最小值正则项总结代码实现一次模型二次模型二次模型Adamgrad五次模型五次模型(With
Regularization
Aroundchange
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2022-03-23 07:30
MachineLearning
机器学习
线性回归
linear
regression
《动手学深度学习PyTorch版》打卡_Task3,过拟合,欠拟合,梯度消失,梯度爆炸
过拟合和欠拟合模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting)模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差,我们称该现象为过拟合解决方法权重衰减权重衰减等价于L2范数正则化(
regularization
kanatappi
·
2022-03-22 17:55
动手学深度学习PyTorch版
神经网络
pytorch
深度学习
AdamW优化器(自适应梯度方法)
DECOUPLEDWEIGHTDECAY
REGULARIZATION
解耦权值衰减正则化摘要L2正则化和权值衰减正则化对于标准随机梯度下降是等价的(当按学习率重新调整时),但是在自适应梯度算法的情况下确并非如此
星光里
·
2022-03-19 08:13
深度学习
pytorch
神经网络
神经网络基础知识
MultiLayerPerceptron,MLP)3.激活函数4.反向传播(BackPropagation)5.损失函数(LossFunction)6.权值初始化(Initialization)7.正则化方法(
Regularization
le_printemps
·
2022-02-25 07:12
神经网络
卷积
Machine Learning - Andrew Ng 笔记(5)
是本次课程中会介绍到的最后一种监督机器学习算法.OptimizationObjectiveSVMcost1(z)andcost0(z)如果将logisticregression的costfunction去掉
regularization
nafoahnaw
·
2022-02-21 08:45
AI数学基础14——神经网络的参数和超参数
可以用训练的方式获得神经网络的超参数(HyperParameters),是神经网络模型外部的配置参数,比如学习率a、隐藏层数L、隐藏层单元数、激活函数的选择、momentum、minibatchsize、
regularization
parameters
LabVIEW_Python
·
2022-02-20 07:44
On the
regularization
of wasserstein GANs
摘要自从他们的发明以来,生成对抗网络(GAN)已经成为一种流行的方法,用于学习对真实(未标记)数据的分布进行建模。WassersteinGAN克服了训练过程中的收敛性问题,该问题以不同的度量标准使模型和经验分布之间的距离最小化,从而将Lipschitz约束引入到优化问题中。可以通过神经网络建模的对函数类实施Lipschitz约束的一种简单方法是权重裁剪。作为改进培训的替代方案,提出了一种通过修正正
一技破万法
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2022-02-19 19:08
Overfitting and
Regularization
Overfittingand
Regularization
Whatshouldwedoifourmodelistoocomplicated?
asuka_19d5
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2022-02-16 04:53
【zt】LogisticRegression 调参 & GridSearchCV
==============================================================C:float,optional(default=1.0)Inverseof
regularization
strength
木木资料馆
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2022-02-15 05:41
SVR
kernel将原始数据空间映射到高维度空间对照LR:svr的优化目标是l2
regularization
+c*epsilon-sensitiveerror.前者正则化是为了控制模型复杂度不必多说,后者epsilon-sensitiveerror
yz_wang
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2022-02-14 00:09
pytorch之过拟合,欠拟合;梯度消失,梯度爆炸,循环nn
3.12.1方法权重衰减等价于L2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。3.12.2高维线性回归
多彩海洋
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2022-02-13 11:35
讲解:LASSO、R、linear、RSQL|SQL
Regularization
OverviewandRationaleInordertoconsolidateyourtheoreticalknowledgeintotechniqueandskillswithpracticalandapplicationalvalue
tansouzu
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2022-02-13 05:47
2021 CS 5340/4340
Fall2021CS5340/4340Project6Points100(UG)or200(G)Due:Dec9,11:59pmr>Thisprojectisonimplementingregressionwith
regularization
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2021-12-05 16:17
前端
神经网络基础-损失函数
是单个样本的名词:(2)代价函数(CostFunction)是总体样本的损失函数平均值:(3)目标函数(ObjectiveFunction)是总体优化目标,不仅包括损失函数,还有正则项:Obj=Cost+
Regularization
Term2
贪心西瓜
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2021-11-27 17:52
深度学习
深度学习
神经网络
Notes for Deep Learning Lessons of Pro. Hung-yi Lee (4)
Pro.LEEtaughtussometipsfordeepneuralnetwork,whichcontains:AdaptiveLearningRateNewActivationFunctionDropout
Regularization
EarlyStopping1.1AdaptiveLearningrateTheknowledgeaboutAd
hello_JeremyWang
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2021-10-21 23:17
深度学习
神经网络
人工智能
ml-正则化(
regularization
)
过拟合(over-fitting)过拟合:过于强调拟合原始数据,而丢失了算法的本质:预测新数据。欠拟合恰好过拟合三者对比分类问题中也存在类似的问题:解决办法:丢弃一些不能帮助正确预测的特征手工选择保留哪些特征或者使用一些模型选择的算法(例如PCA)正则化(magnitude)保留所有的特征,但是减少参数的大小。调整代价函数回归模型正是高次项导致了过拟合的产生。目标:让高次项系数接近于0。修改代价函
天凉玩个锤子
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2021-06-24 04:35
Regularization
(正则化,L0,L1,L2)----防止神经网络的过拟合2018-08-29
正则化的目的是稀疏神经网络中的权值,通过一些限制条件,训练使其中的一些不重要的权重为0,从而达到稀疏的目标,并且可以增强网络防止过拟合的能力。参数稀疏化一个好处是可以简化模型,避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多,如果考虑所有的参数起作用,那么可以对训练数据可以预测的很好,但是对测试数据就只能呵呵了。另一个好处是参数变少可以使整个模型获得更好的可解释性。参数值越小代表模型越简单吗?是
晨曦日月
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2021-06-14 03:29
Regularization
overfitting如果特征过多,但是训练集不够时,很有可能会出现overfitting解决overfitting的几种方法减少特征数手动选择需要保留哪些特征Modelselectionalgorithm
Regularization
cosffunctionKeepallthefeatures
spraysss
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2021-06-14 03:09
ABD-Net:reID行人重试别sota(ICCV2019)
AttentivebutDiversePersonRe-Identificationhttps://arxiv.org/pdf/1908.01114.pdf论文关键词:注意力attention,正交正则化Orthogonality
regularization
比死宅还鹅心
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2021-06-12 17:09
pytorch 实现L2和L1正则化
regularization
的操作
1.torch.optim优化器实现L2正则化torch.optim集成了很多优化器,如SGD,Adadelta,Adam,Adagrad,RMSprop等,这些优化器自带的一个参数weight_decay,用于指定权值衰减率,相当于L2正则化中的λ参数,注意torch.optim集成的优化器只有L2正则化方法,你可以查看注释,参数weight_decay的解析是:weight_decay(flo
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2021-05-27 13:43
聊聊pytorch测试的时候为何要加上model.eval()
Sure,Dropoutworksasa
regularization
forpreventingoverfittingduringtraining.ItrandomlyzerostheelementsofinputsinDropoutlayeronforwardcall.Itshouldbedisabledduringtestings
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2021-05-22 17:00
正则化方法:L1和L2
regularization
、数据集扩增、dropout
原文:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657本文是《Neuralnetworksanddeeplearning》概览中第三章的一部分,讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。(本文会不断补充)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)
MapleLeaff
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2021-05-21 04:57
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