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regularization
深度学习Deep Learning Specialization [deep learning ai 吴恩达 主讲] Note1
Coursesinthissequence:NeuralNetworksandDeepLearningImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,
Regularization
andOptimizationStructuringyourMachineLearningprojectConvolutionalNeuralNetworks
张渤
·
2023-01-09 00:20
机器学习类
[NLP]——The Annotated Transformer(实战篇)
目录前言OneexampleToolsDataLOSS&OPTIM
Regularization
RUNRealWorldExample前言[NLP]——TheAnnotatedTransformer(模型篇
Muasci
·
2023-01-06 20:24
nlp之家
Keras 主要的层函数
文章目录卷积层池化层Poolinglayers循环层预处理层Preprocessinglayers归一化层正则化层
Regularization
layers注意力层AttentionlayersReshapinglayers
沧夜2021
·
2023-01-06 15:22
keras
深度学习
计算机视觉
python机器学习——正则化
范数正则化理论及具体案例操作1、正则化(1)什么是正则化(2)为什么要进行正则化(3)正则化原理2、范数(1)L0范数(2)L1范数(3)L2范数(4)L1和L2的差别参考文献1、正则化(1)什么是正则化正则化(
Regularization
曹文杰1519030112
·
2023-01-06 13:33
python机器学习及实践
机器学习
TensorFlow之过拟合与欠拟合-2
1基本概念过度拟合(overfit)正则化(
regularization
)L1正则化(L1
regularization
)L2正则化(L2
regularization
)删除正则化(dropout
regularization
uesowys
·
2023-01-05 09:24
人工智能技术与架构
tensorflow
深度学习
TensorFlow之过拟合与欠拟合-1
正则化(
Regularization
)策略可以减少过度拟合,或者使用大数据量、多样化数据类型的数据集用于训练也可以减少过度拟合。
uesowys
·
2023-01-05 09:53
人工智能技术与架构
tensorflow
人工智能
深度学习
【模型剪枝】|Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
作用对象:BN层(和不重要的通道)作用方式:imposessparsity-induced
regularization
onthescalingfactors(比例因子)通过对批量归一化(BN)层中的缩放因子强加
rrr2
·
2023-01-05 09:51
模型剪枝
剪枝
深度学习
人工智能
TensorFlow之过拟合与欠拟合-3
1基本概念过度拟合(overfit)正则化(
regularization
)L1正则化(L1
regularization
)L2正则化(L2
regularization
)删除正则化(dropout
regularization
uesowys
·
2023-01-05 09:14
人工智能技术与架构
tensorflow
深度学习
《Virtual Adversarial Training:A
Regularization
Method for Supervised and Semi-Supervised Learning》笔记
虚拟对抗性训练VAT:监督与半监督学习的正则化方法1Abstract2Introduction&RelatedWork2.1Previouswork2.2Ourwork3Methods3.1AT3.2VAT3.2.1majormethods3.2.2details3.2.3algorithm4Reference1Abstract提出了一种基于虚拟对抗损失的正则化方法:给定输入条件标签分布局部光滑性
qwq_xcyyy
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2023-01-04 09:08
机器学习之半监督学习
深度学习
机器学习
神经网络
分类
区间预测 | MATLAB实现Lasso分位数回归时间序列预测
Lasso分位数回归时间序列预测效果一览基本描述模型描述程序设计学习总结参考资料效果一览基本描述LASSO回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选(variableselection)和复杂度调整(
regularization
机器学习之心
·
2023-01-03 12:28
区间预测
#
LM线性模型
Lasso回归
分位数回归
时间序列预测
tensorflow06 《TensorFlow实战Google深度学习框架》笔记-04-04正则化
04深层神经网络#win10Tensorflow1.0.1python3.5.3#CUDAv8.0cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1#filename:ts04.04.py正则化(
regularization
longji
·
2023-01-03 09:42
tensorflow
机器学习sklearn-逻辑回归
L1范数是指向量中各个元素绝对值之和,也有个美称叫“稀疏规则算子”(Lasso
regularization
)。任何的规则化算子,如果他在Wi=0的地方不
kongqing23
·
2023-01-02 12:07
sklearn
机器学习
逻辑回归
Virtual Adversarial Training: A
Regularization
Method for Supervised and Semi-Supervised Learning
VAT–一种普适性的,可以用来代替传统
regularization
和AT(adveserialtraining)的NN模型训练鲁棒性能提升手段,具有快捷、有效、参数少的优点,并天然契合半监督学习。
Reza.
·
2023-01-02 00:55
论文笔记
NLP
nlp
自然语言处理
学习笔记 | NIPS 2021
regularization
cocktail 调优的 MLPs 在表格数据上优于 GBDTs |
Regularization
is All Your Need
文章目录一、前言二、Motivation三、
Regularization
s四、Methods五、实验六、总结CSDN叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言Well-tunedSimpleNetsExcelonTabularDatasetsEvensimpleneuralnetworkscanachievecompetitiveclassificationa
叶庭云
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2023-01-01 14:10
人工智能学习之路
深度学习
正则化技术
表格数据
贝叶斯优化
drop path
regularization
drop-path是dropout(防止co-adaption)的天然扩展,是一种正则方法,可以防止过拟合,提升模型表现DropPath就是随机将深度学习网络中的多分支结构随机删除
hxxjxw
·
2023-01-01 12:55
深度学习
神经网络
过拟合问题(The Problem of Overfitting)
目录一、过拟合问题(TheProblemofOverfitting)二、正则化(
Regularization
)2.1、线性回归的正则化2.1、逻辑回归的正则化一、过拟合问题(TheProblemofOverfitting
Patarw20
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2022-12-31 19:22
吴恩达机器学习
机器学习
AlexNet学习笔记(2)
里面有些东西对于现在来说都是错误的而且由大量的细节对于现在来说没有必要而且是过度的enginnering一篇论文的第一段通常是讲一则故事我们在做什么研究哪个方向有什么东西然后为什么很重要正则化
regularization
:)�东东要拼命
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2022-12-31 15:42
学习
计算机视觉
网络
深度学习
正则化技术
原文链接:https://www.yuque.com/yahei/hey-yahei/
regularization
正则化指的是为模型引入一些约束,一定程度上限制模型的拟合能力,减缓收敛速度,从而缓解过拟合现象的一系列方法
hey-yahei
·
2022-12-31 07:17
深度学习
神经网络
机器学习
tensorflow06——正则化缓解过拟合
(利用给w加上权值,弱化训练数据的噪声)大概可以理解为这个意思假设模型有两个参数矩阵——w1,w2使用L2正则化loss=loss_mse+超参数*loss_
regularization
#其中loss_
regularization
Fortunate.F
·
2022-12-31 07:11
tensorflow
python
numpy
深度学习的权重衰减是什么_深度学习-权重衰减
方法权重衰减等价于$L_2$范数正则化(
regularization
)。正则化是通过模型损失函数添加惩罚项来使得训练后的模型参数值较小,是应对过拟合的常用方法。
UEGOOD学院校长
·
2022-12-30 11:18
深度学习的权重衰减是什么
深度学习的权重衰减是什么_3. 深度学习基础 - 3.12. 权重衰减 - 《动手学深度学习》 - 书栈网 · BookStack...
3.12.1.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
weixin_39922151
·
2022-12-30 11:17
深度学习的权重衰减是什么
论文笔记:《Weakly Supervised Image Classification through Noise
Regularization
》
一、研究背景弱监督学习在计算机视觉领域中是一个至关重要的任务。因为在视觉应用场景中,难以获取大量的cleanlabel(需要经过人验证),但是我们可以通过一些预训练好的model去获得大量的noisylabel(不精确或有错误)。所以如何利用大量noisylabel数据去提高model的准确度和鲁棒性就显得十分重要。当前在图像分类领域的弱监督学习方法大都会对noisylabel的类型有一定的假设,
xin3475
·
2022-12-30 01:13
其它
弱监督
图像分类
[cs231n] 深度学习训练的技巧——one time setup
一、Onetimesetup训练前需要提前考虑好的part:Activationfunctions;datapreprocessing;weightinitialization;
regularization
.Activationfunction1
Deserve_p
·
2022-12-28 17:42
深度学习
cs231n
深度学习
cs231n
【论文解析】RegNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields for View Synthesis from Sparse Inputs
文章目录内容速览具体方法1背景2.Patch-based
Regularization
3.SampleSpaceAnnealing结果内容速览问题:当可用视角图像数量减少的时候,NeRF效果不好。
_Summer tree
·
2022-12-28 07:31
NeRF
NeRF
Regularizing
Sparse
Inputs
View
Synthesis
RegNeRF
Regularization
(正则化)
辨析:Normalization(规范化)V.S.归一化V.S.Standardization(标准化)V.S.
Regularization
(正则化)包含关系:Normalization(规范化,也叫归一化
唐-双
·
2022-12-27 08:56
Deep
Learning
深度学习
机器学习
算法
人工智能导论知识归纳五
本章所含词汇归纳整理Words翻译Words翻译LinearClassifiers线性分类器overfitting过度拟合AutomaticDifferentiation自动微分hypothesis假设
Regularization
海盐_焦糖
·
2022-12-27 08:18
计算机
人工智能
吴恩达深度学习之np.squeeze()
https://pan.baidu.com/s/169hDtOztbAXwnCVBhG9nug提取码:6r52最近学习该课程遇到的大坑,在课后作业/代码作业/第二课第一周编程作业/assignment1/2.
Regularization
_original.ipynb
Oct11_F
·
2022-12-26 22:03
吴恩达深度学习课程
因果推断2--深度模型介绍(个人笔记)
1.1TarNet1.1.1TarNet1.1.2网络结构1.1.3counterfactualloss1.1.4代码实现1.2Dragonet1.3DRNet1.4VCNetVCNETANDFUNCTIONALTARGETED
REGULARIZATION
FORLEARNINGCAUSALEFFECTSOFCONTINUOUSTREATMENTS
万三豹
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2022-12-26 06:57
因果推断
机器学习
人工智能
深度学习
8种机器学习算法
支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规范化(Tikhonov
Regularization
)方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区.因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器
zhangtian6691844
·
2022-12-26 04:54
算法
移动开发
机器学习
svm
算法
机器学习
移动
机器学习之过拟合和欠拟合以及适合的模型
3、如何解决过拟合问题:1、通过获取更多训练数据解决过拟合问题2、通过“特征选择(featureselection)”选择一组合适的特征,缺点是只使用了所有特征的一个子集,容易造成信息缺失3、正则化(
regularization
疋瓞
·
2022-12-25 14:05
机器学习
人工智能
python
机器学习——逻辑回归
逻辑回归(LogisticRegression)目录逻辑回归(LogisticRegression)sigmoid激活函数边界判定代价函数梯度下降特征缩放正则化(
Regularization
)正则化代价函数正则化梯度下降拟合效果源数据散点图如下
翫淍
·
2022-12-24 08:02
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
带自己学paddle(四)
项目一手写数字识别上文回顾,目前已经揭晓了SGD以及GPU的配置方式,现在将介绍如何把画图函数以及正则化整进去l2norm#各种优化算法均可以加入正则化项,避免过拟合,参数
regularization
_coeff
MC.zeeyoung
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2022-12-23 17:21
paddle
paddle
python
计算机视觉
[机器学习]正则化方法 --
Regularization
一、参数方法和非参数方法在讲正则化之前,需要介绍2个概念。机器学习的方法,可以大致分成两类。参数方法(ParametricMethods)通过训练来确定一组参数。当我们参数的值定下来,可以说预测的过程已经跟之前的训练集无关了,模型已经定下来了,我们只需要把测试集代入对应参数就能出结果。参数化方法的好处就是。我们的模型复杂程度不会随着训练数据的增加而增加(注意不是训练模型的复杂度,是模型的复杂程度)
WinnenZ
·
2022-12-23 13:21
机器学习
正则化
Regularization
北大Tensorflow2.0(二、三、四)
总目录【tensorlfow2】安装及简介全连接神经网络北大Tensorflow2.0(一)这里写目录标题一级目录二级目录三级目录2激活函数正则化:解决过拟合p29_
regularization
free.py
Joanne Sherkay
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2022-12-21 22:27
tensorflow
MixMatch、UDA、ReMixMatch、FixMatch
目录Consistency
Regularization
EntropyMinimization结合Consiste
疯子_Zhang
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2022-12-21 21:44
DL
LSTM(循环神经网络RNN)dropout技术——Recurrent Neural Network
regularization
阅读笔记
RecurrentNeuralNetwork
regularization
简单回顾LSTM照例先规定符号含义,我们此处默认指多层RNN网络。
Blssel
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2022-12-19 13:54
神经网络
深度学习
RNN
LSTM
Dropout
深度学习神经网络学习日记
L1/L2正则化L2
regularization
term=w1^1+w2^2+...+wn^2grad=2(w1+w2+...
WJY991202
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2022-12-18 17:51
深度学习
神经网络
学习
BatchNorm、L2Norm、LayerNorm
归一化(BatchNormalization):对每一批数据进行归一化L2正则化(L2
regularization
orL2norm):强制让模型权重只能取较小的值,从而避免过拟合LayerNormalization
非常长寿小熊猫
·
2022-12-17 15:02
batch
正则化
深度学习之 训练开发测试数据集,偏差与方差,正则化
Bias/Variance2.Basicrecipefordeeplearing三、正则化Regularzation1、正则化形式1、L1,L2正则化2、为什么正则化能防止过拟合四、dropout
regularization
1
爱吃肉c
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2022-12-17 13:43
深度学习吴恩达
深度学习
python
人工智能
Text to image论文精读DR-GAN:分布正则化的生成对抗网络 Distribution-
Regularization
-for-Text-to-Image-Generation
DR-GAN是北京理工大学者和大连理工大学学于2022年4月提出的一种新的文本到图像生成模型,称为分布正则化生成对抗网络(Distribution-
Regularization
-for-Text-to-Image-Generation
中杯可乐多加冰
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2022-12-16 19:57
文本生成图像
text-to-image
生成对抗网络
人工智能
深度学习
文本生成图像
T2I
利用python实现Ridge岭回归和Lasso回归
正则化
regularization
在介绍Ridge和Lasso回归之前,我们先了解一下正则化过拟合和欠拟合(1)underfit:还没有拟合到位,训练集和测试集的准确率都还没有到达最高。学的还不到位。
艾派森
·
2022-12-16 11:39
机器学习
机器学习
python
正则化
Regularization
正则化参考文献https://www.cnblogs.com/Renyi-Fan/p/13842738.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291关于归一化、标准化、正则化的概念和区别归一化Normalization把数据变为(0,1)之间的小数,比如min-max归一化主要是为了方便数据处理,因为将数据映射到0~1范围之内,可以使处理过程更加便捷、快速。标
NorburyL
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2022-12-16 10:37
机器学习
机器学习
算法
深度学习
【PyTorch】07正则化
7PyTorch的正则化7.1正则化之weight_decay
Regularization
:减小方差的策略,从而解决过拟合问题,常见的方法有:L1正则化和L2正则化weightdecay(权值衰减)=L2
Regularization
执志@☆飞扬か
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2022-12-15 14:43
PyTorch学习笔记
pytorch
深度学习
python
【论文笔记_自蒸馏_2021】GROUND-TRUTH TARGETS DAMPEN
REGULARIZATION
IMPOSED BY SELF-DISTILLATION
即使是你的老师也需要指导:真实目标抑制了自我蒸馏所施加的正则化。摘要知识蒸馏是一个经典的程序,其中一个神经网络与原始目标一起在另一个网络的输出上进行训练,以便在架构之间转移知识。在自我蒸馏的特殊情况下,网络架构是相同的,已经被观察到可以提高泛化的准确性。在本文中,我们考虑了在核回归设置中自我蒸馏的迭代变体,其中连续的步骤包含了模型输出和地面真实目标。这使得我们能够提供第一个关于在自我蒸馏过程中使用
乱搭巴士
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2022-12-14 15:12
个人学习_研究生
知识蒸馏
深度学习
人工智能
机器学习
使用visdom可视化pytorch训练时报错:TypeError: Object of type Tensor is not JSON serializable
部分代码如下:loss0=criterion0(f_y0,f_out_y0,w0)+0.01*l2_
regularization
0loss1=criterion1(f_y1,f_ou
XJTU-Qidong
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2022-12-13 13:38
Pytorch
pytorch
改善深度学习算法:优化(Optimization)与正则化(
Regularization
)
大多数人通常将生命周期的这一部分称为优化(Optimization),但实际上,它还包括深度学习理论的另一个重要领域:正则化(
Regularization
)。为了了解优化和正则化在深度学习模型中的作
CA727
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2022-12-12 18:26
深度学习
深度学习
优化
正则化
pytorch —— 正则化之weight_decay
1、正则化与偏差-方差分解1.1
Regularization
Regularization
:减小方差的策略;误差可分解为偏差,方差与噪声之和,即误差=偏差+方差+噪声之和;偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度
然后就去远行吧
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2022-12-12 03:56
pytorch
吴恩达Coursera深度学习课程 course2-week2 优化方法 作业
P0前言第二门课:ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparameterturing,
Regularization
andOptimization(改善深层神经网络:超参数调试
ASR_THU
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2022-12-11 14:25
吴恩达
深度学习作业
吴恩达深度学习课程作业
优化算法
mini-batch
梯度下降算法
RMSprop
Adam优化
NLP相关技术
标签平滑正则化(LabelSmoothing
Regularization
,LSR)分类模型,采用交叉熵为目标函数,模型预测的label概率分布q(x),真实的label概率分布p(x).对label编码有两种方式
孤舟独钓寒江雪
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2022-12-11 09:42
NLP
自然语言处理
人工智能
一篇博客详解朴素贝叶斯解分类问题
目录回归问题正则化
Regularization
分类问题—类别之间是独立的为什么不用回归解分类问题以概率的形式解分类问题抽盒机率→分类机率正态分布覆盖原理高斯分布函数极大似然估计求最优参数朴素贝叶斯法用同一个协方差三步骤模型的简化回归问题大概内容与之前的类似
尘心平
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2022-12-10 16:15
#
机器学习——李宏毅
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