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【深度学习】L1正则化和L2正则化

【深度学习】L1正则化和L2正则化在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。

comeonow·2022-11-22 08:08

L1正则化(weight_decay)

关于weight_decay的介绍:参考资料:https://towardsdatascience.com/weight-decay-l2-regularization-90a9e17713cdhttps

lyyiangang·2022-11-22 08:08

Pytorch实现L1与L2正则化

关于Pytorch如何实现正则化在这篇博客《pytorch实现L2和L1正则化regularization的方法》其实已经给出了差不多正确的方法，但是这篇博客的代码在实现L2正则的时候是有一点小问题的

JR_Chan·2022-11-22 08:33

L1、L2正则regularization和weight decay

1.L1和L2正则化（Regularization）L1正则化，又叫LassoRegression如下图所示，L1是向量各元素的绝对值之和L2正则化，又叫RidgeRegression如下图所示，L2是向量各元素的平方和表示特征的系数

zhaijianfengrui·2022-11-22 08:02

Data Driven Methods for MRI Reconstruction

JuliaIntroductionHistoryscopeMeasurementmodelbriefreviewofclassicmethodsOrdinaryleast-squaresreconstructionSmoothregularizationSparsityregularizers

敲代码的妹子·2022-11-22 01:55

深度学习：深度学习中的正则化

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、今日所学二、今日重点前言正则化（Regularization）作为抑制过拟合的手段，是机器学习和深度学习之中必不可少的环节

qq_44703968·2022-11-21 18:40

L1和L2正则化

1.正则化（Regularization）机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1

yannbai08·2022-11-21 10:23

详解L1和L2正则化

__main__·2022-11-21 10:52

【机器学习】课程笔记09_应用机器学习的建议(Advice for Applying Machine Learning)

模型选择和训练、验证、测试集（ModelSelectionandTraining/Validation/TestSets）诊断偏差与方差（DiagnosingBiasvs.Variance）正则化和偏差、方差（RegularizationandBias

雀栎·2022-11-20 23:08

机器学习学习笔记-多项式中的过拟合，泛化能力等

Andrew.Hann-博客园(cnblogs.com)说在前面的一点东西经验风险最小化最优模型结构风险最小化structureriskminimization，为防止过拟合提出的策略，等价于正则化（regularization

Jc随便学学·2022-11-20 17:09

Pytorch学习笔记十六：正则化

一、weightdecay（权值衰减）正则化（regularization）：减小方差的策略。那什么是方差呢？

Dear_林·2022-11-20 10:35

李宏毅深度学习笔记-P3&P4-回归

第二部分的内容主要讲的是有监督学习（supervisedlearning）的任务之一：回归-regression，本篇主要介绍了如何通过梯度下降法（gradientdescent）得到目标函数，并使用正则化（regularization

yzz19920820·2022-11-20 05:18

[二十一]深度学习Pytorch-正则化Regularization之weight decay

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

yanzhiwen2·2022-11-20 03:21

【PyTorch】6.1 正则化之weight_decay

目录一、正则化与偏差-方差分解1.偏差和方差2.L1正则和L2正则二、PyTorch中的L2正则项weightdecay1.L2Regularization=weightdecay(权值衰减)任务简介：

尊新必威·2022-11-20 03:16

3.12_weight-decay

3.12.1方法权重衰减等价于L2L_2L2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。

给算法爸爸上香·2022-11-20 03:44

Pytorch学习笔记（深度之眼）（10）之正则化之weight_decay

1、正则化与偏差-方差分解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，即刻画了学习算法本身的拟合能力

liuyu进阶·2022-11-20 03:38

pytorch 正则化公式推导+实现+Adam优化器源码以及weight decay的设置

study_&·2022-11-20 03:37

机器学习之-weight decay

Weightdecayisaregularizationtechniquethatisusedtoregularizethesizeoftheweightsofcertainparametersinmachinelearningmodels.Weightdecayismostwidelyusedregularizationtechniqueforparametricmachinelearningm

子燕若水·2022-11-20 02:59

深度学习Day 5.2 Tips of Deep Learning

1.1defineasetoffunction1.2goodnessoffunction1.3pickthebestfunction2.模型优化2.1更新激活函数2.2AdaptiveLearningRate2.3EarlyStopping2.4Regularization2.5Dropout1

闻.铃·2022-11-20 01:04

Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection

文章信息论文地址原文代码前言目标检测是计算机视觉中的重要问题，要求同时获得图像中物体的类别信息和位置信息。随着深度学习技术的不断进步，基于深度学习的目标检测模型取得了很好的效果。但是，深度学习模型的优良表现依赖于大量高质量的标注数据，在跨域问题中，用有标签的源域数据训练的目标检测模型，在无标签或少标签的目标域数据上的表现并不是很理想。于是就有了域自适应方法和目标检测模型结合的工作，例如，Domai

lowl·2022-11-19 20:26

吴恩达深度学习笔记——改善深层神经网络：超参数调整，正则化，最优化（Hyperparameter Tuning）

深度学习笔记导航前言传送门改善深层神经网络：超参数调整，正则化，最优化（ImprovingDeepNeuralNetworks:HyperparameterTuning,Regularization,andOptimization

亦梦亦醒乐逍遥·2022-11-19 19:00

目标检测：YOLOV2

加入了BN层:YOLOv2的第二个改进是在网络中加入了BatchNormalization，使用BatchNormalization对网络进行优化，让网络提高了收敛性，同时还消除了对其他形式的正则化（regularization

wanchengkai·2022-11-19 13:09

什么是 Few-shot learning (小样本学习)？

TripetLossPretrainingandFineTuningCosineSimilaritySoftmaxClassifierFineTuning这是没有Fine—Tuning下面有Fine-TuningEntropyRegularization

live_for_myself·2022-11-19 10:27

李宏毅机器学习＜Datawhale task2学习笔记＞

文章目录回归（Regression）一，模型假设二，模型评估三，模型优化具体步骤衡量error过拟合redesignregularization总结回归（Regression）一，模型假设有很多因素会决定我们想要的问题的答案

混沌乌龙茶·2022-11-19 02:01

一篇文章完全搞懂正则化（Regularization）

Regularization，中文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。

见见大魔王·2022-11-18 17:22

【DropBlock】《DropBlock：A regularization method for convolutional networks》

NIPS-2018文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4DropBlock5Experiments5.1ImageNetClassification5.1.1DropBlockinResNet-505.1.2DropBlockinAmoebaNet5.2ExperimentalAnalysis5.3Obj

bryant_meng·2022-11-17 09:53

图形学-几何-网格操作

基本的操作包括网格细分（MeshSubdivision），网格简化（MeshSimplify）以及网格正则化（MeshRegularization）。本章将会对前两个操作进行讲解。

搬砖怪·2022-11-16 07:04

[GAN]【学习笔记】StyleGAN与StyleGAN2

+StyleMixing&Mixingregularization2.4TruncationtrickinWPerceptualpathlengt

Vanessa Ni·2022-11-15 15:11

学习笔记之模型正则化

一、模型正则化概念模型正则化（Regularization），对学习算法的修改，限制参数的大小，减少泛化误差而不是训练误差。

逆游的鲤鱼·2022-11-14 10:21

机器学习笔记——正则化（Regularization）

机器学习笔记——正则化（Regularization）过度拟合(Overfit)线性回归(classificationRegression)逻辑回归(LogisticRegression)为什么会出现过拟合现象

家有琦琦果·2022-11-14 10:20

李宏毅深度学习--《Tips for Deep Learning》

VanishingGradientProblemReLULeakyReLUandParametricReLU：Maxout：HowtotrainMaxout：AdaptiveLearningRate：EarlyStopping：Regularization

快乐活在当下·2022-11-12 11:05

cs231n-Lecture 3: Loss Functions and Optimization

Lecture3:LossFunctionsandOptimizationlossfunctionRegularizationSoftmaxclassifierOptimizationlossfunctionAlossfunctiontellshowgoodourcurrentclassifieris

dyt2022·2022-11-10 10:08

【cs231n】正则化

文章目录L2regularizationL1regularizationDropout当训练数据过少、网络复杂或训练过多时，会出现过拟合。在训练集上的准确度不断提高，但在测试集上的准确率不高。

JoeYF_·2022-11-10 10:06

cs231n--正则化与优化

Regularization正则化Optimization优化batch是一次运行的所有数据集，每次只更新一次梯度下降，计算很慢。

黄昏贩卖机·2022-11-10 10:59

Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(卷积神经网络句子分类）

目录摘要原文翻译单词解释技术解读引言原文翻译单词解释技术解读原文翻译单词解释技术解读原文翻译单词解释技术解读原文翻译单词解释技术解读、Model原文单词解释技术解读Regularization原文单词解释技术解读数据集和实验超参数和模型训练翻译涉及技术

big_matster·2022-11-07 08:45

Pytorch学习笔记4

作为验证集减轻overfitting正则化方法：在损失函数中加入一范数，使得参数尽量小，减少模型复杂度，使得曲线更加平滑，使得高维特征参数比较小，使其在保持性能时退化成更低复杂的网络，避免overfittingRegularization

深度学不学习·2022-11-04 11:09

常见机器学习算法的优缺点及如何选择2

目录编辑正则化算法（RegularizationAlgorithms）包括的算法优点缺点集成算法包括的算法优点缺点决策树算法（DecisionTreeAlgorithm）包括的算法优点缺点回归（Regression

allein_STR·2022-10-31 10:55

深度学习中的 overfitting问题的几种解决方法

下面，我们就来解决overfitting（过拟合）的问题1.Regularization（正则化）我们先回顾一下逻辑回归中介绍的L2regularization，其表达式为：还有一种L1regularization

一只小申·2022-10-11 07:19

CCF A类会议或期刊----多视图，多模态近两年论文

工具代码位置期待您的PR多模态多视图交流QQ群：927952513会议/期刊论文neurips2020RemovingBiasinMulti-modalClassifiers:RegularizationbyMaximizingFunctionalEntropies.neurips2020Labellingunlabelledvideosfromscratchwithmulti-modalself

Thingcor·2022-10-04 07:21

ICLR 2022 语言模型驱动的语义分割算法：Language-Driven Semantic Segmentation

LANGUAGE-DRIVENSEMANTICSEGMENTATION论文地址：主要工作：具体实现：Textencoder：Imageencoder：Word-pixelcorrelationtensor：Spatialregularization

BIT可达鸭·2022-09-28 10:09

文献翻译__基于自适应全变差L1正则化的椒盐图像去噪

文章下载–我的GiteeAdaptivetotalvariationL1regularizationforsaltandpepperimagedenoisingABSTRACTInthisarticle

眰恦I·2022-09-27 07:52

【论文笔记_自蒸馏_知识蒸馏_2022】Self-Distillation from the Last Mini-Batch for Consistency Regularization

摘要知识提炼（KD）作为一种强大的正则化策略，通过利用学到的样本级软目标来提高泛化能力，显示了光明的前景。然而，在现有的KD中采用复杂的预训练教师网络或同伴学生的集合，既耗时又耗费计算成本。为了实现更高的蒸馏效率，人们提出了许多自我KD方法。然而，它们要么需要额外的网络结构修改，要么难以并行化。为了应对这些挑战，我们提出了一个高效、可靠的自蒸馏框架，命名为“来自上一次小批量的自蒸馏”（DLB）。具

乱搭巴士·2022-09-25 01:57

笔记——Machine-learned Regularization and Polygonizationof Building Segmentation Masks 翻译文本

摘要我们提出了一种基于机器学习的建筑物分割掩模自动正则化和多边形化方法。以图像为输入，首先使用通用完全卷积网络(FCN)预测建筑物分割图，然后使用生成对抗网络(GAN)对建筑物边界进行正则化处理，使其更加逼真，即有更多的直线型轮廓，在需要时构造直角。这是通过给定输入图像为真的概率的鉴别器和从鉴别器响应中学习创造更真实图像的生成器之间的相互作用来实现的。最后，从正则化的建筑物分割结果中训练出适应预测

蕙风拂面`·2022-09-22 13:14

神经网络的偏差与方差处理

神经网络的偏差与方差处理模型偏差与方差实例偏差与方差处理正则化regularization模型偏差与方差实例测试集验证集模型问题高误差高误差模型或数据处理错误底误差高误差方差过大，过拟合高误差底误差偏差过大

桑運畅·2022-09-22 11:06

8月13日TensorFlow学习笔记——卷积神经网络、CIFAR100、ResNet

文章目录前言一、减少Overfitting1、Moredata2、Constrainmodelcomplexity3、Regularization4、动量5、学习率衰减6、Dropout二、卷积神经网络

Ashen_0nee·2022-09-21 15:56

机器学习系列：过拟合与正则化

目录一、过拟合问题（TheProblemofOverfitting）1、回归问题中的过拟合问题2、分类问题中的过拟合问题3、过拟合的解决方法二、正则化（Regularization）1、代价函数2、正则化线性回归问题

已退游，勿扰·2022-09-13 07:25

Dropout层到底在干些什么（Pytorch实现）

Dropout如何缓解过拟合3.Dropout实际实现三、Pytorch实现1.实际实现方式（训练模式下）2.调用方式3.参数解析4.实例5.Dropout1d和Dropout2d参考：一、基本概念1.正则化（Regularization

NorthSmile·2022-09-12 07:42

CS231n-2022 Module1: 神经网络概要1：Setting Up the Architecture

Modelingoneneuron3.1神经元基本模型3.2Singleneuronasalinearclassifier3.2.1BinarySoftmaxclassifier3.2.2BinarySVMclassifier3.2.3Regularizationinterpretation3.3Commonlyusedactivationfunctions

笨牛慢耕·2022-08-25 07:18

【转】 cs231n学习笔记-激活函数-BN-参数优化

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

Vincent_zbt·2022-08-22 07:30

吴恩达【优化深度神经网络】笔记01——深度学习的实用层面

“偏差-方差分解”（bias-variancedecomposition）2.输入特征是高维的情况3.应对方法三、正则化（regularization）1.L2regularization2.L1regula

美式咖啡不加糖x·2022-08-13 09:11

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