dropout正则化第2页

机器学习速成课程学习笔记17：稀疏性正则化

//developers.google.cn/machine-learning/crash-course/regularization-for-sparsity/l1-regularizationL₁正则化减少所有权重的绝对值

HBU_DAVID·2024-02-06 04:15

Xgboost

算法释义Xgboost是一种带有正则化项，并利用损失函数泰勒展开式中二阶导数信息优化求解并增加一些计算优化的梯度提升树。

大雄的学习人生·2024-02-06 03:05

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（五）

TensorFlow进行自定义模型和训练到目前为止，我们只使用了TensorFlow的高级API，Keras，但它已经让我们走得很远：我们构建了各种神经网络架构，包括回归和分类网络，Wide&Deep网络，自正则化网络

绝不原创的飞龙·2024-02-05 20:21

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第二课

12.解释一下正则化。13.什么是ROC曲线和AUC？14.什么是混

普修罗双战士·2024-02-05 19:44

周记：2019第26周(6.24-6.30）

记录一下各种降低模型错误率的方法，包括添加正则化项，数据集扩增，多任务学习，earlystoping，dropout，稀疏表示。理论

孙文辉已被占用·2024-02-05 15:48

2-5 异常检测 Anomaly detection with robust deep autoencoders 笔记

2.3创新之处除了使用传统的L1正则化去约束噪声部分之外

Siberia_·2024-02-05 11:34

卷积神经网络之优化参数(剪子包袱锤)

(避坑)2.dropout的意义3.WARNING:tensorflow:Callbacksmet

the sourth wind·2024-02-05 10:48

Pytorch: nn.dropout

Dropout是一种用于深度学习模型的正则化技术，旨在减少模型对特定训练样本的过度拟合。其主要作用包括：减少过拟合：Dropout阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖，从而提高模型的泛化能力。

湫兮之风·2024-02-05 09:31

《深度学习入门》学习笔记

文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧6.1寻找最优参数6.3权重的初始值6.4正则化

YY_oot·2024-02-05 05:55

PyTorch 2.2 中文官方教程（十四）

对深度学习模型进行正则化是一项令人惊讶的挑战。传统技术，如惩罚方法，通常在应用于深度模型时效果不佳，因为被优化的函数的复杂性。当处理病态模型时，这一点尤为棘手。这些模型的示例包括

绝不原创的飞龙·2024-02-04 21:55

WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

优化的参数为：学习率，隐藏层节点数，正则化参数。评价指标包括:R2、MAE和MAPE等，图很多，出图结果如图所示，可完全满足您的需求[cool]2.直接替换Excel数据即可用，适合新手小白[

前程算法屋·2024-02-04 21:53

动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记！高维线性回归使用线性函数$y=0.05+\sum_{i=1}^p0.01x_i+\text{noise}$生成数据样本，噪音服从均值0和标准差为0.01的正态分布。#导入mxnetimportrandomimportmxnetasmx#设置随机种子random.seed(2)mx.ran

SnailTyan·2024-02-04 14:13

SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络

SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络1.论文摘要2.背景介绍3.CNN-LSTM网络4.正则化技术4.1.基于视觉注意力机制的标签平滑技术4.2.谱归一化技术5.实验结果5.1

Ethan Hunt丶·2024-02-04 11:54

吴恩达：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularizatio)

@[toc]1.1训练、开发、测试集trainset训练集Devset验证集testset测试集小规模数据：训练集：其他=7:3大数据时代（超百万数据）：训练集占80%或者90%以上验证集和测试集来自同一分布如果只有训练集和验证集，那么验证集Devset就是测试集testset1.2偏差、方差[图片上传失败...(image-438142-1626709583495)]trainseterror1

Cache_wood·2024-02-04 10:48

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化

捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

L1归一化和L2归一化范数的详解和区别

从公式上来说：L1的公式：绝对值相加L2的公式：欧几里德距离之和就是样本和标签之差的平方之和两个范数的简单性能对比：在正则化中二者的区别：同时注意由于L1是绝对值之和，因此同一个问题得出的解可能有多个：

code_Rocker·2024-02-03 17:34

回归问题总结（梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、正则化）

原文地址：http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。网上相关资料很多，主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记，但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了汇总，按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献，

菜鸟的翅膀·2024-02-03 17:32

Keras学习笔记3——keras.layers

目录0.函数1.全连接层2.激活层3.Dropout层4.Flatten层5.Reshape层6.卷积层Conv2DLocallyConnected2D7.池化层8.循环层RNNSimpleRNNGRULSTMConvLSTM2DSimpleRNNCellGRUCellLSTMCellCuDNNGRUCuDNNLSTM9

winter_python·2024-02-03 12:25

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging

ixtgtg·2024-02-03 07:51

sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化

文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法正则化Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差

Cachel wood·2024-02-03 07:35

【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化

32.jpg1.参数VS超参数1.1什么是超参数（Hyperparameters）？比如算法中的learningrate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、L（隐藏层数目）、（隐藏层单元数目）、choiceofactivationfunction（激活函数的选择）都需要你来设置，这些数字实际上控制了最后的参数W和b的值，所以它们被称作超参数。实际上深度学习有很多不同的超参数，

Sunflow007·2024-02-02 13:58

统计学习复习（知识点+习题）

StatisticalLearning_USTC第一章线性回归1.Fromonetotwo最小二乘课后题有偏/无偏估计加权最小二乘2.Regularization线性回归（二维情况）求解有约束优化问题正则化最小加权二乘不确定答案形式

玛卡巴卡_qin·2024-02-02 01:37

Bi-Lstm+crf命名实体识别任务中crf的作用

ernie_lstm_crfmodel"""def__init__(self,ernie_config,tagset_size,embedding_dim,hidden_dim,rnn_layers,dropout_ratio

sunshine2853·2024-02-01 21:25

Python文本预处理：步骤、使用工具及示例

当拿到一个文本后，首先从文本正则化（textnormalization）处理开始。

Python 学习者·2024-02-01 13:46

吴恩达机器学习- 正则化

过拟合和欠拟合定义和形态解决方法减少特征值数量正则化正则化惩罚θ系数线性回归正则化逻辑回归正则化

YANWeichuan·2024-02-01 03:40

吴恩达改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

第一步理解数据划分对于一个需要解决的问题的样本数据，在建立模型的过程中，数据会被划分为以下几个部分：训练集（trainset）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（developmentset）：利用验证集（又称为简单交叉验证集，hold-outcrossvalidationset）进行交叉验证，选择出最好的模型；测试集（testset）：最后利用测试集对模型进行测试，获取模型运行的无偏估计

西部小笼包·2024-01-31 23:33

机器学习：Logistic回归（Python）

logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化

捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

面向ChatGPT学AI?

深度学习中正则化的作用是什么？现在图像生成领域可以

fVector·2024-01-31 06:54

欠拟合和过拟合

本文介绍了欠拟合和过拟合的定义、产生原因以及正则化、正则化的分类；关键字：欠拟合过拟合正则化欠拟合和过拟合的定义欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象

谛君_是心动啊·2024-01-30 22:02

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第1章统计学习方法概论

统计学习的方法1.2.1基本概念1.2.2问题的形式化1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4模型评估与模型选择1.4.1训练误差与测试误差1.4.2过拟合与模型选择1.5正则化与交叉验证

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:24

机器学习：正则化（Python）

regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归+正则化

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:56

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

转自：http://www.imooc.com/article/69484一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试，以下为四种可能的情况：四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小，接近optimalerror，这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。相反，

是我真的是我·2024-01-29 19:59

用于遮挡人脸识别的局部感知通道丢弃

具体来说，我们首先采用空间正则化来鼓励每个特征通道响应局部和不同的面部区域。然后，局部感知通道丢失（LCD）：通过丢失一些特征通道来模拟遮挡，以丢弃受相同面部遮挡影响的一组激活。所提出的LCD可以鼓励

禄亿萋·2024-01-29 16:57

【机器学习】欠拟合与过拟合

（3）减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合，但是模型出现了欠拟合，则需要减少正则化

WEL测试·2024-01-29 16:36

【机器学习】正则化

正则化是防止模型过拟合的方法，它通过对模型的权重进行约束来控制模型的复杂度。正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给W加权值，弱化了数据的噪声，一般不正则化b。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:57

多维时序 | Matlab实现DBO-GRU蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测

蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现DBO-GRU蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测；蜣螂算法优化GRU的学习率，隐藏层节点，正则化系数

机器学习之心·2024-01-29 05:34

多维时序 | Matlab实现DBO-LSTM蜣螂算法优化长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

蜣螂算法优化长短期记忆神经网络多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现DBO-LSTM多变量时间序列预测，蜣螂算法优化长短期记忆神经网络；蜣螂算法优化LSTM的学习率，隐藏层节点，正则化系数

机器学习之心·2024-01-29 05:31

应用机器学习的建议

实际上你可以考虑先采用下面的几种方法：获得更多的训练实例尝试减少特征的数量尝试获得更多的特征尝试增加多项式特征尝试减少正则化程度尝试增加正则化程度我们不应该随机选择上面的某种方法来改进我们的算法，而是运用一些机器学习诊断法来帮

时间邮递员·2024-01-28 23:23

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.6

Chapter4MultilayerPerceptron4.6DropoutRegularization4.6.1ReexamineOverfitting当面对更多的特征而样本不足时

南七澄江·2024-01-28 08:00

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.7

首先，我们将重点放在带权重衰减（L2L_2L2正则化）的单隐藏层多层感知机上。4.7.1ForwardPropagation前向传播（forwardpropagation或forwa

南七澄江·2024-01-28 08:00

秋招机器学习面试题问题总结

4、L1正则化为什么能够得到稀疏解，L2为什么能够得到趋于0的解，它们的图像是怎样的？5、GBDT的损失函数是什么？6、SVM的损失函数是什么？如何推导SVM？为什么引入核函数，以及为什么叫核函数？

上岸的程序员·2024-01-28 07:14

DropBlock

一、Dropout和DropBlock在2D的数据中，dropout的效果并不好(图像具有空间局部依赖，在局部范围内，少量的像素特征值被drop掉，并不太影响整个模型的预测)就是说，dropout只能随机的把多处的某一点神经元给丢掉

圆圆栗子君·2024-01-28 04:45

Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）

超参数调整，正则化诊断偏差和方差，高级优化算法，如Mo

双木的木·2024-01-27 20:03

深度学习(6)--Keras项目详解

导入所需要的工具包2.2.输入参数2.3.获取图像路径并遍历读取数据2.4.数据集的切分和标签转换2.5.网络模型构建2.6.绘制结果曲线并将结果保存到本地三.完整代码四.首次运行结果五.学习率对结果的影响六.Dropout

GodFishhh·2024-01-27 13:06

Dropout原理解析

**1.Dropout简介**1.1Dropout出现的原因在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。

yxyou_1124·2024-01-27 13:55

【DeepLearning-7】 CNN 和Transformer的混合神经网络结构

构造函数__init__def__init__(self,channel,dim,depth=2,kernel_size=3,patch_size=(2,2),mlp_dim=int(64*2),dropout

风筝超冷·2024-01-27 12:52

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.5

Chapter4MultilayerPerceptron4.5WeightDecay前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练

南七澄江·2024-01-27 06:03

自然语言NLP学习

2-7门控循环单元（GRU）_哔哩哔哩_bilibiliGRULSTM双向RNNCNN卷积神经网络输入层转化为向量表示dropoutppl标量在物理学和数学中，标量（Scalar）是一个只有大小、没有方向的量

wangqiaowq·2024-01-26 18:12

（深度学习）目标检测常见术语

）RP（RegionProposal）BN（BatchNormalization）CEL（CrossEntropyLoss）SoftmaxLogisticRegressionEarlyStoppingDropoutMomentumandlearningdecayAnchor

kgbkqLjm·2024-01-26 17:57

学习笔记-李沐动手学深度学习（四）（12-13，权重衰退、L2正则化、Dropout）

总结【trick】过拟合及正则化项参数的理解实际数据都有噪音，一般有噪音后，模型实际学习到的权重w就会比理论上w的最优解（即没有噪音时）大。

kgbkqLjm·2024-01-26 17:55

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