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regularization
【机器学习】Overfitting and
Regularization
Overfittingand
Regularization
1.过拟合添加正则化2.具有正则化的损失函数2.1正则化线性回归的损失函数2.2正则化逻辑回归的损失函数3.具有正则化的梯度下降3.1使用正则化计算梯度
CS_木成河
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2023-08-03 02:03
机器学习
机器学习
人工智能
GAMES101 笔记 Lecture12 Geometry3
目录MeshOperations:GeometryProcessingMeshSubdivision(曲面细分)MeshSimplification(曲面简化)Mesh
Regularization
(曲面正则化
Rain Sure
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2023-07-29 14:20
计算机图形学
计算几何
几何
数学
计算机
[BigGAN] Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis
文章分别从两方面对performance进行提升:scalability-architecturalchange;conditioning-
regularization
scheme2)发现
emergency_rose
·
2023-07-26 00:44
paper阅读笔记
生成对抗网络
人工智能
神经网络
【动手学深度学习】Task03
过拟合、欠拟合及其解决方案模型选择、过拟合和欠拟合模型选择.jpg模型泛化性.jpg权重衰减基本概念权重衰减等价于范数正则化(
regularization
)。
逍遥客小老虎
·
2023-07-25 06:21
2020-09-28 正则化
Regularization
1、L2正则化可能是最常用的正则化方法了。可以通过惩罚目标函数中所有参数的平方将其实现。即对于网络中的每个权重image.png向目标函数中增加一个image.png其中image.png是正则化强度。L2正则化可以直观理解为它对于大数值的权重向量进行严厉惩罚,倾向于更加分散的权重向量。在线性分类章节中讨论过,由于输入和权重之间的乘法操作,这样就有了一个优良的特性:使网络更倾向于使用所有输入特征,
滴答大
·
2023-07-22 02:14
神经网络参数
3.选择何种
Regularization
?L1,L2。4.
Regularization
parameterlambda选择多大合适。5.激励函数如何选择。6.是否使用dropout。
梅逊雪
·
2023-07-15 09:23
深度学习
神经网络
人工智能
RegNeRF,FreeNeRF: 神经辐射场的自由频率正则化,几何正则化,外观正则化,遮挡正则化
RegularizingNeuralRadianceFieldsforViewSynthesisfromSparseInputs1.几何正则化2.外观正则化二论文FreeNeRF:ImprovingFew-shotNeuralRenderingwithFreeFrequency
Regularization
3
LeapMay
·
2023-07-15 09:36
NeRF系列论文解读与代码详解
人工智能
计算机视觉
python
大数据分析机器学习(三)之岭回归-医疗心率数据分析
大数据分析机器学习(一)之线性模型-年龄和心率关系大数据分析机器学习(二)之直方图和多元线性回归岭回归岭回归(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
qianbo_insist
·
2023-07-15 00:34
深度学习
http协议
文件
岭回归
python
sklearn
C++ 指针常量与常量指针
指针常量与常量指针的翻译就好比机器学习中
Regularization
翻译成正则化一样,讲真,正则化这个说法确实要比规则化显得高端些,但是到了理解的时候,还是要按照规则化理解。
心是凉的
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2023-06-23 03:18
c++
机器学习入门(九)——正则化:L1正则、L2正则
(演示代码见:https://github.com/eqdward/ML_Algorithms/blob/master/L1_L2_Regulation)1.0模型正则化模型正则化(
Regularization
yyoung0510
·
2023-06-22 11:20
一文了解:计算机视觉领域下自监督学习方法原理
自监督学习方法GenerativemethodsBEiT架构PredictivemethodsContrastivemethodsBootstrapingmethodsSimplyExtra
Regularization
methods
羽林小王子
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2023-06-20 22:58
自监督学习
计算机视觉
人工智能
自监督学习
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
·
2023-06-20 22:26
数据挖掘深度学习人工智能算法
拓端数据(tecdat):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
p=21602正则化(
regularization
)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。
·
2023-06-20 22:19
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
·
2023-06-20 22:48
数据挖掘深度学习人工智能算法
深度学习之l2正则,weight decay,momentum,batchsize,lr超参数之间的关系
在损失函数中,weightdecay是放在正则项(
regularization
)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weightdecay的作用是调节
专注于计算机视觉的AndyJiang
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2023-06-14 02:41
深度学习
深度学习
神经网络
Generating Training Data with Language Models: Towards Zero-Shot Language Understanding
文章目录文章思想模型细节1.validdataset2.生成模型的repeat生成的问题3.生成数据的选择4.
regularization
文章思想PLM有两种形式,一种是UnidirectionalPLMs
YingJingh
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2023-06-12 17:11
论文记录
语言模型
人工智能
深度学习
机器学习深度学习必备之——正则化综述
首先英文原文为
regularization
,直译应为规则化,简单来说就是对模型加入规则,加入我们的先验知识,如果觉得正则化太难理解,可以按照规则化来理解记忆。
caizd2009
·
2023-06-12 09:48
数据挖掘
深度学习
机器学习
深入理解深度学习——正则化(
Regularization
):Bagging和其他集成方法
EnsembleLearning):基础知识·集成学习(EnsembleLearning):提升法Boosting与Adaboost算法·集成学习(EnsembleLearning):袋装法Bagging·正则化(
Regularization
von Neumann
·
2023-06-12 09:17
深入理解深度学习
人工智能
机器学习
深度学习
正则化
集成学习
深入理解深度学习——正则化(
Regularization
):对抗训练(Adversarial Training)
分类目录:《自然语言处理从入门到应用》总目录在许多情况下,神经网络在独立同分布的测试集上进行评估已经达到了人类表现。因此,我们自然要怀疑这些模型在这些任务上是否获得了真正的人类层次的理解。为了探索网络对底层任务的理解层次,我们可以探索这个模型错误分类的例子。Szegedy发现,在精度达到人类水平的神经网络上通过优化过程故意构造数据点,其上的误差率接近100%,模型在这个输入点x′x'x′的输出与附
von Neumann
·
2023-06-11 23:09
深入理解深度学习
人工智能
机器学习
深度学习
正则化
对抗训练
正则化,归一化,标准化的区别与联系
首先,标准化的英文是Standardization,归一化的英文是Normalization,正则化的英文是
Regularization
。
晓柒NLP与药物设计
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2023-06-10 20:51
Tips for Deep Learning
EarlyStopping
Regularization
DropoutRecipeofDeepLearning我们要做的第一件事是,提高model在trainingset上的
keep--learning
·
2023-06-09 20:28
李宏毅机器学习
深度学习
人工智能
深入理解深度学习——正则化(
Regularization
):Dropout
分类目录:《深入理解深度学习》总目录Dropout供了正则化一大类模型的方法,计算方便且功能强大。在第一种近似下,Dropout可以被认为是集成大量深层神经网络的实用Bagging方法。Bagging涉及训练多个模型,并在每个测试样本上评估多个模型。当每个模型都是一个很大的神经网络时,这似乎是不切实际的,因为训练和评估这样的网络需要花费很多运行时间和内存。通常我们只能集成五至十个神经网络,如Sze
von Neumann
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2023-06-09 09:53
深入理解深度学习
人工智能
深度学习
正则化
dropout
随机失活
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。
Lollipop66
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2023-04-18 04:44
机器学习笔记
【日常】我的扬马最后一小时
文章目录1Approxmation,
Regularization
andRelaxation赛前风波惨痛的主场之战释然的痛苦之路后记1Approxmation,
Regularization
andRelaxation
囚生CY
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2023-04-17 03:49
算法
L1、L2正则化
正则化(
Regularization
)是机器学习中一种常用的技术,其主要目的是控制模型复杂度,减小过拟合。最基本的正则化方法是在原目标(代价)函数中添加惩罚项,对复杂度高的模型进行“惩罚”。
张虾米试错
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2023-04-16 19:42
SVM、正则化,归一化及参数的选择
正则化(
Regularization
)、归一化(也有称为正规化/标准化,Normalization)是对数据尽心预处理的方式,他们的目的都是为了让数据更便于我们的计算或获得更加泛化的结果,但并不改变问题的本质
WolframAlpha
·
2023-04-14 10:10
机器学习
SVM
归一化
正则化
名词解释
泛化(generalization)正则化(
regularization
):归一化(normalization):
zhanderson
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2023-04-14 02:36
Spark-ML 线性回归 LinearRegression
Spark-ML线性回归LinearRegression(1)LinearRegression参数详述:1.正则化参数-Regparam:(Double)默认值为0.0Regparam:The
Regularization
Parameter
鬼古神月
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2023-04-13 19:18
波士顿房价预测案例---多元线性回归【机器学习】
例如损失函数曲线图3.比较有无加上
regularization
的结果。4.比较有无否使用feat
来杯Sherry
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2023-04-13 06:15
机器学习
FreeNeRF Improving Few-shot Neural Rendering with Free Frequency
Regularization
AbstractNovelviewsynthesiswithsparseinputsisachallengingproblemforneuralradiancefields(NeRF).Recenteffortsalleviatethischallengebyintroducingexternalsupervision,suchaspre-trainedmodelsandextradepthsig
ACxz
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2023-04-12 09:19
NeRF
Paper
深度学习
机器学习
人工智能
Nerf
机器学习中的正则
在机器学习中,正则(
Regularization
)是一种常用的技术,用于避免过拟合(overfitting)的问题。
Are_you_ready
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2023-04-11 22:12
深度学习
机器学习
算法
人工智能
regularization
regularization
监督机器学习问题无非就是“minimizeyourerrorwhileregularizingyourparameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差。
神奇蚂蚁
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2023-04-09 04:30
深度学习中,使用
regularization
正则化(weight_decay)的好处,loss=nan
刚开始训练一个模型,自己就直接用了,而且感觉训练的数据量也挺大的,因此就没有使用正则化,可能用的少的原因,我也就不用了,后面,训练到一定程度,accuracy不上升,loss不下降,老是出现loss=nan,输出的结果也就直接不预测,比如训练二分类器,直接判断固定为某一类别(比如固定输出为正类),这就使得准确率为0.5,阿呀呀,怎么办,不工作哦????后面想,训练崩了会不会是learning_ra
weixin_30512043
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2023-04-08 16:32
人工智能
正则化(
regularization
)方法总结
目录1正则化作用2正则化方法2.1基于数据的正则化方法2.1.1dataaugmentation2.1.2dropout2.2基于网络结构的正则化方法2.2.1weightsharing2.2.2activationfunctions2.2.3Noisymodels2.2.4Multi-tasklearning2.2.5Modelselection2.3基于正则化项2.3.1L22.3.2L12.
BGoodHabit
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2023-04-08 15:31
NLP
机器学习
深度学习
神经网络
模型选择+过拟合+欠拟合
将模型在训练数据上拟合的比在潜在分布中更接近的现象称为过拟合(overfitting),用于对抗过拟合的技术称为正则化(
regularization
)。
噜啦l
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2023-04-07 21:42
动手学深度学习
深度学习
过度拟合
很容易直观看出来而过度拟合是指假设函数为了完美的拟合样本集,引入了过多的高次项,虽然对于样本的拟合十分良好,但是与实际情况完全偏离针对过度拟合,解决方案有几种:1、减少特征项的个数:·通过人工挑选特征·使用模型选择算法2、正则化(
Regularization
马光98
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2023-04-07 02:10
ResNet-RS架构复现--CVPR2021
ResNet-D架构3、改进训练方法4、改进的缩放策略5、Appendix5.1Pareto曲线中所有ResNet-RS模型的详细信息5.2ResNet-RS架构细节5.3ScalingAnalysis
Regularization
andModelDetails6
别团等shy哥发育
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2023-04-03 06:10
Paper
深度学习
深度学习
人工智能
计算机视觉
神经网络
ResNet-RS
神经网络初始化
参考资料:作业来自Coursera课程ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,
Regularization
andOptimization第1周作业
抬头挺胸才算活着
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2023-04-02 05:38
机器学习技法第五章
名词:slack松弛的violate违反margin边界
regularization
正则化hinge铰链(连接两个门)hingeerrormessure???
半亩房顶
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2023-04-01 10:30
吴恩达Deep Learning第二课作业(第一周)
目录链接:吴恩达DeepLearning学习笔记目录 1.Initialization 2.
Regularization
3.GradientChecking注:本文参考Initialization、
Regularization
七月七叶
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2023-04-01 03:59
# L1正则化为什么比L2更容易获得稀疏矩阵
现在施加L2
regularization
,新的费用函数()如图中蓝线所示:image最优的x在黄点处,x的绝对值减小了,但依然非零。
ifjgm
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2023-03-28 16:09
吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(8)正则化(
Regularization
)
6.正则化(
Regularization
)文章目录6.正则化(
Regularization
)6.1过拟合的问题6.2代价函数6.3正则化线性回归6.4正则化的逻辑回归模型本章编程作业及代码实现部分见:Python
geekxiaoz
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2023-03-26 07:16
吴恩达
机器学习
正则化
梯度下降
机器学习正则化ppt_吴恩达机器学习笔记(三) ——
Regularization
正则化
主要内容:一.欠拟合和过拟合(over-fitting)二.解决过拟合的两种方法三.正则化线性回归四.正则化logistic回归五.正则化的原理一.欠拟合和过拟合(over-fitting)1.所谓欠拟合,就是曲线没能很好地拟合数据集,一般是由于所选的模型不适合或者说特征不够多所引起的。2.所谓过拟合,就是曲线非常好地拟合了数据集(甚至达到完全拟合地态度),这貌似是一件很好的事情,但是,曲线千方百
希望阳光下
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2023-03-25 03:04
机器学习正则化ppt
过拟合、正则化、L1与L2正则
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。
sun_brother
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2023-03-25 03:02
机器学习
人工智能
学习笔记-机器学习-(4)正则化
吴恩达-机器学习课程--07:
Regularization
的学习总结:欠拟合(underfitting/highbias):模型的拟合程度不高,数据距拟合曲线较远。
饼干和蛋糕
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2023-03-24 04:07
吴恩达机器学习笔记:逻辑回归分类、神经网络
机器学习笔记:逻辑回归分类、神经网络逻辑回归LogisticRegression(不是很懂)正则化
Regularization
神经网络NeuralNetworks(也不太懂)建议评估假设算法模型选择和交叉验证集诊断偏差和方差正则化和偏差
流动的时间里找你的旋律
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2023-03-21 07:26
神经网络
机器学习
深度学习
论文阅读“Combating Noisy Labels by Agreement: A Joint Training Method with Co-
Regularization
”
Wei,H.,Feng,L.,Chen,X.,&An,B.(2020).Combatingnoisylabelsbyagreement:Ajointtrainingmethodwithco-
regularization
.InProceedingsoftheIEEE
掉了西红柿皮_Kee
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2023-03-20 12:04
经典文献翻译《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》——2014年
ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification》——2014年《基于CNN的句子级别的文本分类》Abstract摘要1Introduction引言2Model模型2.1
Regularization
云不见
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2023-03-15 07:55
深度学习
卷积
神经网络
nlp
【机器学习算法系列】正则化解析
而正则化(
regularization
)则可以减少过拟合问题。正则化项是结构风险最小化策略的实现,可以理解为是接在损失函数后的额外项,可以看做是损失函数的惩罚项,惩罚项对损失函数的某些参数进行限制。
朱小敏的小书屋
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2023-03-13 19:17
【笔记】神经网络中的一些基本原理和公式
而带momentum项的SGD则写生如下形式:(6)学习率:(7)weightdecay:weightdecay是放在正则项(
regularization
)前
zlsjsj
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2023-03-13 07:01
机器学习
神经网络
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