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regularization
吴恩达机器学习----正则化
(共18章,其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了)第七章正则化(
Regularization
)1、过拟合的问题如果我们有非常多的特征,我们通过学习得到的假设可
huapusi
·
2023-11-10 17:01
吴恩达机器学习笔记
人工智能
机器学习
吴恩达
正则化
机器学习之正则化
1正则化正则化(
regularization
)是结构风险最小化策略的实现,是在经验风险上加一个正则化项(regularizer)或罚项(penaltyterm)。
爱无限~
·
2023-11-10 14:47
机器学习
人工智能
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习-线性模型
线性模型线性回归正则化
Regularization
对数线性回归log-linearregression对数几率回归数学基础:极大似然估计MLE数学基础:贝叶斯公式Bayes线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysisLDA
Hong0207
·
2023-11-02 23:08
机器学习
人工智能
python
Stanford机器学习---第八讲. 支持向量机SVM
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
MachineLP
·
2023-11-02 18:24
机器学习
Stanford机器学习
支持向量机
SVM
Stanford机器学习---第8讲. 支持向量机SVM
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
·
2023-11-02 18:52
Andrew
Ng
支持向量机
SVM
最优化方法(学习笔记)-第六章逼近与拟合
文章目录范数逼近和最小范数观测m≥\geq≥未知n范数逼近的定义及解释罚函数逼近观测m≤\leq≤未知n最小范数问题最小罚函数问题正则化逼近正则化理解标量化问题Tikhonov
regularization
OptimalinputdesignSignalreconstruction
oliveQ
·
2023-11-02 08:00
最优化方法(学习笔记)
自监督学习模型发展综述:Inst Disc、Inva Sread、MOCO、SimCLR、BYOL
文章目录一、InstDisc研究意义价值个体判别(instancediscrimination)特点实现方法如何训练CNN大量负样本如何存储前向传播过程Proximal
Regularization
超参数设置二
好喜欢吃红柚子
·
2023-10-27 14:20
自监督学习
学习
python
机器学习
神经网络
吴恩达机器学习笔记(五)正则化
Regularization
正则化(
regularization
)过拟合问题(overfitting)Underfitting(欠拟合)–>highbias(高偏差)Overfitting(过拟合)–>highvariance(高方差
哇哈哈哈哈呀哇哈哈哈
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2023-10-24 20:09
机器学习
机器学习
人工智能
逻辑回归
吴恩达机器学习笔记---正则化
代价函数(CostFunction)3.线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)4.逻辑回归的正则化(RegularizedLogisticRegression)正则化(
Regularization
ML0209
·
2023-10-24 20:38
机器学习
机器学习
机器学习笔记(四)模型泛化 、过拟合与欠拟合、L1正则化、L2正则化
目录1、过拟合与欠拟合2、学习曲线3、数据划分4、交叉验证5、偏差方差权衡BiasVarianceTradeoff6、模型正则化
Regularization
6.1、正则化6.2、岭回归RidgeRegression6.3
小广向前进
·
2023-10-24 20:38
深度学习笔记
机器学习
机器学习-吴恩达-笔记-3-正则化
过拟合问题我们学习了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)问题,可能会导致它们效果很差,而正则化(
regularization
Leon.ENV
·
2023-10-24 20:05
机器学习
机器学习
神经网络与深度学习(三):如何提升神经网络学习效果
本章介绍的技术包括:1,新的cost函数,cross-enropycost函数;2,
regularization
方法(L1regu
jony0917
·
2023-10-22 19:01
人工智能
神经网络
视觉
翻译
【Coursera-Machine Learning】自用2
CostFunction5.GradientDescent6.OptimizationAlgorithm7.Multi-ClassClassification:One-vs-all8.Overfitting9.
Regularization
10
STARLITSKY23822
·
2023-10-20 04:10
机器学习
计算机视觉开源代码汇总
【基础网络架构】
Regularization
ofpolynomialnetworksforimagerecognition论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.13896.pdf
不忘初心t
·
2023-10-18 06:34
计算机视觉
深度学习
人工智能
Cross-View
Regularization
for Domain Adaptive Panoptic Segmentation域适应全景分割的交叉视图正则化(文章解读)
设计一个域自适应全景分割网络:CVRN,通过采用inter-task
regularization
(ITR)和aninter-style
regularization
(ISR)来解决域自适应的全景分割问题。
曾老师不是逗
·
2023-10-17 15:54
深度学习
机器学习
无监督学习
神经网络
图像识别
深度学习-优化算法与梯度下降
文章目录前置知识指数移动平均EMAL2正则(L2
Regularization
)权重衰减(WeightDecay)优化器SDGMomentumNAGAdagradRMSPropAdaDeltaAdamAdamW
小蒋的技术栈记录
·
2023-10-16 23:39
深度学习
深度学习
算法
人工智能
吴恩达深度学习笔记(31)-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。
极客Array
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2023-10-14 20:17
2020-04-04
Transiencefor
Regularization
遗忘正则化记忆的遗忘可能是大脑避免对环境的过度适应的手段,从而提高行为的灵
辰_123
·
2023-10-13 18:14
正规化和正则化的区别
“正规化”(Normalization)和"正则化"(
Regularization
)虽然听起来相似,但它们在机器学习和数据分析中具有不同的含义和用途。
Chen_Chance
·
2023-10-08 06:53
机器学习
算法成角之路(深度学习进阶笔记)
深度学习进阶深度学习的实现训练,验证,测试集(Train/Dev/Testsets)偏差方差神经网络正则化dropout正则化(Dropout
Regularization
)随机删除神经单元优化方法mini-batch
TM 2.0
·
2023-10-07 20:56
算法
深度学习
笔记
人工智能
计算机视觉
[TVCG-23] NeRF-Art: Text-Driven Neural Radiance Fields Stylization
Text-GuidedNeRFStylizationTrajectoryContrlw/DirectionalCLIPLossStrengthControlw/GlobalContrastiveLearningArtifactSuppressionw/Weight
Regularization
Training
zzl_1998
·
2023-10-07 05:19
深度学习
机器学习
人工智能
NeRF
风格化
Machine Learning Basics(要点)
MachineLearningBasicsLearningAlgorithmsTheTaskTThePerformanceMeasurePTheExperienceEExampleLinearRegressionGeneralizationCapacityOverfittingandUnderfittingTheNoFreeLunchTheorem
Regularization
Hyperpar
jiarenyf
·
2023-10-04 03:40
去雨去雪去雾数据集构建
需要构建去雨去雪去雾数据集,本文参考LearningMultipleAdverseWeatherRemovalviaTwo-stageKnowledgeLearningandMulti-contrastive
Regularization
彭祥.
·
2023-09-30 15:13
图像去噪
计算机视觉
人工智能
深度学习
机器学习速成课程 学习笔记14:简化正则化
https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/
regularization
-for-simplicity/l2-
regularization
HBU_DAVID
·
2023-09-25 09:51
机器学习之正则化与验证提高模型泛化
文章目录正则化(
Regularization
):验证(Validation):正则化和验证是机器学习中重要的概念,它们帮助提高模型的性能和泛化能力。
JNU freshman
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2023-09-24 18:34
机器学习
人工智能
机器学习
人工智能
神经网络的归一化(Normalization)和正则化(
Regularization
)总结
神经网络的归一化(Normalization)和正则化(
Regularization
)是神经网络优化中常用的技巧,可以提高模型的性能和稳定性。以下是归一化和正则化的简单教程。
weixin_40895135
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2023-09-24 03:54
神经网络
机器学习
深度学习
半监督学习Semi- Supervised Learning的一致性约束,一致正则损失
BaseAssumptions1.1TheSmoothnessAssumption1.2TheClusterAssumption1.3TheManifoldAssumption2.Consistency
Regularization
是否龙磊磊真的一无所有
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2023-09-23 23:36
高效网络设计
目标检测
CNN+深度学习
聚类
机器学习
计算机视觉
人工智能
半监督
四种抑制过拟合的方法
防止过拟合的方法:(1)人为增加训练数据集;(2)正则化
regularization
(权值衰减);(3)Dropout;(4)早停(earlystopping)1、人为增加训练数据
Answerlzd
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2023-09-20 12:28
深度学习入门
防止过拟合
权值衰减
Dropout
正则化
pytorch基础(五)- 过拟合、正则化、学习率衰减
modelcapacity欠拟合underfitting过拟合overfittingTrain-Val-Test划分Train-Test划分Train-Val-Test划分交叉验证正则化奥卡姆剃刀原理正则化的作用L1
Regularization
sherryhwang
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2023-09-19 09:27
pytorch
python
pytorch
5-3 pytorch中的损失函数
(Objective=Loss+
Regularization
)Pytorch中的损失函数一般在训练模型时候指定。
hxh207
·
2023-09-19 02:38
#
Pytorch笔记
pytorch
人工智能
python
深度学习
西瓜书读书笔记整理(六)—— 第六章 支持向量机
什么是对偶问题6.2.2如何求解支持向量机的对偶问题6.3核函数(kernelfunction)6.3.1什么是支持向量机的核函数6.3.2常见的几种核函数6.4软间隔(softmargin)与正则化(
regularization
smile-yan
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2023-09-18 07:17
支持向量机
算法
机器学习
正则化(
Regularization
)
一、过拟合的问题到现在为止,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。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。第一个模型是一个线性模型,欠拟合,不能很好
handsomemao666
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2023-09-15 22:39
l2正则化使用
tf.contrib.layers.l2_regularizer()使用详情请见:https://stackoverflow.com/questions/37107223/how-to-add-
regularization
s-in-tensorflowhttps
yalesaleng
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2023-09-08 10:37
【计算机视觉 | 图像分割】arxiv 计算机视觉关于图像分割的学术速递(9 月 1 日论文合集)
CylindricalTri-PerspectiveViewforPoint-based3DSemanticOccupancyPrediction1.2Coarse-to-FineAmodalSegmentationwithShapePrior1.3BTSeg:BarlowTwins
Regularization
forDomainAdapt
旅途中的宽~
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2023-09-08 09:32
计算机视觉arxiv最新论文
计算机视觉
人工智能
图像分割
noisy node
第一篇,以下简称SGR(simplegnn
regularization
),熟人Peter。
w55100
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2023-09-05 15:37
GNN
GNN
Regularization
costfunctionregularizedlinearregressionregularizedlogisticregressionadvancedoptimization
༄༊心灵骇客༣
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2023-09-04 17:55
机器学习-吴恩达
机器学习
人工智能
正则化
正则化,权重衰减,Dropout丢弃法
正则化正则化(
Regularization
)是机器学习中常用的一种技术,通过在模型训练过程中引入附加项或约束来控制模型复杂度,并减少过拟合问题。
努力学CV
·
2023-09-03 01:07
深度再学习
机器学习
人工智能
python
机器学习和数据挖掘01- lasso
regularization
概念Lasso正则化是一种线性回归中的正则化技术,旨在减少模型的复杂性并防止过拟合。Lasso(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)通过在损失函数中添加正则项,促使模型的系数变得稀疏,即某些系数会被压缩到零,从而实现特征选择。在Lasso正则化中,我们引入了一个惩罚项,它是模型中所有系数的绝对值之和乘以一个参数α。这个参数α控制了惩罚的强度,从而影
丰。。
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2023-08-31 20:31
机器学习与数据挖掘
大数据
数据分析
人工智能
数据挖掘
信息可视化
深度学习论文: Segment Any Anomaly without Training via Hybrid Prompt
Regularization
深度学习论文:SegmentAnyAnomalywithoutTrainingviaHybridPrompt
Regularization
SegmentAnyAnomalywithoutTrainingviaHybridPrompt
Regularization
PDF
mingo_敏
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2023-08-30 09:32
Unsupervised
Anomaly
Detection
Paper
Reading
Deep
Learning
深度学习
prompt
人工智能
Wide&Deep中为什么带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化器,AdaGrad作为deep部分的优化器
论文原文的描述是这样的:Intheexperiments,weusedFollow-the-regularized-leader(FTRL)algorithmwithL1
regularization
astheoptimizerforthewide
taoqick
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2023-08-27 11:38
深度学习
机器学习
人工智能
正则化的线性回归 —— 岭回归与Lasso回归
0.正则化(
Regularization
)前面使用多项式回归,如果多项式最高次项比较大,模型就容易出现过拟合。正则化是一种常见的防止过拟合的方法,一般原理是在
颐水风华
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2023-08-24 05:19
机器零散知识点
正则化原理(
Regularization
)
原博客:https://daya-jin.github.io/2018/10/09/
Regularization
/正则化传统学习模型的一般目标函数为:后面的那一项即正则化项,也是本文主要讨论的项,其中为惩罚系数
d518a9b6ae51
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2023-08-21 02:31
tf.keras.layers.Activity
Regularization
添加对于inputactivity(输入与权值相乘后的值)的正则化损失.tf.keras.layers.Activity
Regularization
(l1=0.0,l2=0.0,**kwargs)参数l1L1
又双叒叕苟了一天
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2023-08-20 14:27
神经网络基础-神经网络补充概念-34-正则化
理解L1正则化(L1
Regularization
):也称为Lasso正则化,它在损失函数中添加参数的绝对值之和作为惩罚项。L1正则化倾向于使某些参数变为零,从而实现特征选择和稀疏性。
丰。。
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2023-08-17 07:27
神经网络
神经网络补充
神经网络
人工智能
深度学习
2018-12-04 简化DNN结构,提高训练效率
1.正则化(
Regularization
)引申:人脑中的正则化,人的大脑中的神经连接数也是先增加后减少,我们可以猜测这是因为更精简的模型可以带来更好的表现。
昊昊先生
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2023-08-17 03:46
R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析|附代码数据
正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径正则化(
regularization
)该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式
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2023-08-17 00:11
数据挖掘深度学习
Logistic Regression And
Regularization
Priortoit,welearnaclassicregressionalgorithm.NowIwillshowyouacaseofanotherimportantsuperviserlearning:Logisticregression.Pleaseheeding!'Logisticregression'isnotaregressionthoughitsnamecontains'regress
ViceMusic5
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2023-08-10 12:41
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
Multi-view Depth Estimation using Epipolar Spatio-Temporal Networks
使用全3D卷积实现cost
regularization
需要大量的计算。我们的方法得到了时间连续的深度估计结果,通过使用一种新的EpipolarSpatio-Temporal(
豪言成笑谈
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2023-08-06 21:36
【论文】多视角
r语言
计算机视觉
深度学习
Keras-Dropout正则化
它还有另一个名字dropout
regularization
,所以你应该知道它有什么作用了。在创建Dopout正则化时,可以将dropoutrate的设为某一固定值,当drop
在努力的Jie
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2023-08-04 07:50
GoogleLeNet Inception V2 & V3
文章目录卷积核分解第一步分解,对称分解第二步分解,非对称分解在Inception中的改造一般模型的参数节省量可能导致的问题针对两个辅助分类起的改造特征图尺寸缩减Model
Regularization
viaLabelSmoothing
新兴AI民工
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2023-08-03 17:43
使用深度学习进行图像处理
inception
GoogleLeNet
卷积核分解
LSR
辅助分类器
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