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tikhonov正则化
【深度学习】深度学习实验二——前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类、激活函数、优化器、
正则化
、dropout、早停机制
一、实验内容实验内容包含要进行什么实验,实验的目的是什么,实验用到的算法及其原理的简单介绍。1.1手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类问题分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线。原理介绍:回归问题使用的损失函数为平方损失函数,二分类问题使用的损失函数为nn.BCEloss函数,多分类问题使用的损失函数为交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss。三个问题的激活函数均为
yuzhangfeng
·
2023-10-11 10:41
深度学习实验
深度学习
神经网络
回归
正则
前馈神经网络
P16神经网络基本架构 nn.Module的使用
正则化
之类我们点开container点开module我们给的输入经过forward函数输出(前向传播)defforward(self,x):x=F.relu(self.conv1(x))x先经过一次卷积
颦蹙遥寄
·
2023-10-11 02:15
小土堆
pytorch基础
神经网络
人工智能
深度学习
【AI】深度学习——人工智能、深度学习与神经网络
文章目录0.1如何开发一个AI系统0.2表示学习(特征处理)0.2.1传统特征学习特征选择过滤式包裹式L1L_1L1
正则化
特征抽取监督的特征学习无监督的特征学习特征工程作用0.2.2语义鸿沟0.2.3表示方式关联
AmosTian
·
2023-10-10 15:11
AI
#
深度学习
#
机器学习
人工智能
深度学习
激活函数
神经网络
蚂蚁金服面试凉经
一面自我介绍,项目介绍,(印象比较深刻的项目)图像质量评价方面的评价指标专业性的问题,主要是机器学习方面的,ROC计算公式,过拟合与欠拟合原因与解决办法,Relu优缺点,L1和L2
正则化
区别,优劣;归一化的方法
qq_23304241
·
2023-10-10 06:41
面试
面试经验谈
对于L1
正则化
和L2
正则化
的理解
在DL中,L1和L2
正则化
经常被使用到,因为大于1L的
正则化
都是凸优化的问题,是个简单问题,可以被解决。
ElE rookie
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2023-10-10 04:44
人工智能
机器学习
深度学习
【神经网络】(2) 网络优化,案例:服装图像分类,附python完整代码
各位同学好,今天和大家分享以下TensorFlow2.0深度学习中对神经网络的优化方法,包括动量、学习率、dropout、交叉验证、
正则化
。本节使用数学公式对网络进行优化,增加网络的灵活性。
立Sir
·
2023-10-09 13:57
TensorFlow神经网络
神经网络
python
深度学习
机器学习
tensorflow
tensorflow 解决过拟合问题
正则化
特点都是通过限制权限的大小。L1:让参数变得更稀疏,即使更多的参数变为0,类似特征提取。L2:弱参数平方后变的更小,模型优化中几乎可以忽略,比如0.0001的平方。
一心一意弄算法
·
2023-10-08 17:00
XGB算法梳理
损失函数分裂结点算法精确的贪心法枚举,时间开销大近似的贪心
正则化
叶子节点数和叶节点权重对缺失值处理XGB中允许缺失值存在。在找分裂点时,不遍历迭代缺失样本,减少计算,分配样本时,缺失的样本同时分
凌霄文强
·
2023-10-08 13:36
超参数和参数的区别
超参数控制了模型的训练过程和行为,如学习率、
正则化
强度、层数和神经元数量、批次大小、优化算法等。超参数
Chen_Chance
·
2023-10-08 06:53
机器学习
人工智能
python
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
tensorflow中的
正则化
函数在_TensorFlow 中的
正则化
方法
第八篇的教程主要介绍-TensorFlow中的
正则化
方法,包括:过拟合简介常用
正则化
用法过拟合介绍在对
正则化
的方法进行介绍之前,首先解释以下什么是过拟合。
韩韩慧子
·
2023-10-08 05:41
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
(DropoutRegularization)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
优化器optimizer
总结从SGD到Adam做了哪些改进自适应的学习率、动量从SGD到Adam做了哪些改进Adamw即Adam+weightdecate,效果与Adam+L2
正则化
相同,但是计算效率更高,因为L2
正则化
需要在
坠金
·
2023-10-07 16:21
八股
神经网络
人工智能
深度学习
关于最小二乘拟合与
正则化
的探讨
说明最小二乘法是一个应用领域很广,且很常用的数学工具,所以网上关于最小二乘法的文章资料有很多(在参考资料中附上了几篇读者可以进一步参考)。本博文想要探讨该话题的出发点源于上一篇博文:车载毫米波雷达的上车安装与标定问题_墨@#≯的博客-CSDN博客,文中有提到使用最小二乘法来拟合道路边沿,进而确定雷达安装的角度误差并完成雷达水平角的标定,于是想要对最小二乘法做一些有益的学习和解释。最小二乘法背后的拟
墨@#≯
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2023-10-07 07:48
自动驾驶全栈工程师的
毫米波雷达部分
机器学习
最小二乘拟合
Matlab仿真
车载毫米波雷达
《统计学习方法》学习笔记之第一章
第一章目录第一节统计学习的定义与分类统计学习的概念统计学习的分类第二节统计学习方法的基本分类监督学习无监督学习强化学习第三节统计学习方法三要素模型策略第四节模型评估与模型选择训练误差与测试误差过拟合与模型选择第五节
正则化
和交叉验证
正则化
资料加载中
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2023-10-07 05:52
机器学习
机器学习
算法
线性回归
【图像分割】距离
正则化
水平集演化及其在图像分割中的应用(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果2.1算例12.2算例23参考文献4Matlab代码及文献1概述水平集方法已广泛应用于图像处理和计算机视觉。在传统的水平集公式中,水平集函数在其演化过程中通常会产生不规则性,这可能会导致数值误差并最终破坏演化的稳定性。因此,通常应用一种称为重新初始化的
程序猿鑫
·
2023-10-06 18:53
matlab
开发语言
深度学习基础:
正则化
、卷积、激活函数、池化
本文将解释什么是
正则化
、卷积、激活函数、池化,并说明为什么需要这些操作,如何实现这些操作。
正则化
为什么需要
正则化
?
pluo1717
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2023-10-06 02:09
【图像分割】距离
正则化
水平集演化及其在图像分割中的应用(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果2.1算例12.2算例23参考文献4Matlab代码及文献1概述水平集方法已广泛应用于图像处理和计算机视觉。在传统的水平集公式中,水平集函数在其演化过程中通常会产生不规则性,这可能会导致数值误差并最终破坏演化的稳定性。因此,通常应用一种称为重新初始化的
长安程序猿
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2023-10-05 20:12
matlab
开发语言
深度学习模型数值稳定性——梯度衰减和梯度爆炸的说明
2.1随机初始化模型参数2.2梯度裁剪(GradientClipping)2.3
正则化
2.4BatchNormalization2.5LSTM?ShortCut!
使者大牙
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2023-10-05 19:02
深度学习
人工智能
混合优化算法(optimtool.hybrid)
[函数名]([目标函数],[参数表],[初始迭代点],[
正则化
参数],[邻近算子名])ϕ(x)=f(x)+h(x)\phi(x
DeeGLMath
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2023-10-05 19:48
最优化方法
算法
复合优化
python
optimtool
PyPI
李沐深度学习记录4:12.权重衰减/L2
正则化
权重衰减从零开始实现#高维线性回归%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#整个流程是,1.生成标准数据集,包括训练数据和测试数据#2.定义线性模型训练#模型初始化(函数)、包含惩罚项的损失(函数)#定义epochs进行训练,每训练5轮评估一次模型在训练集和测试集的损失,画图显示#训练结束后分别查看并比
smile~。
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2023-10-05 18:16
深度学习
深度学习
人工智能
【深度学习】
正则化
方法——dropout
文章目录
正则化
方法——Dropout
正则化
方法——Dropout所谓dropout,是指在神经网络之中每一次前向传播都随机以一定的概率将一些神经元丢弃。一般用于全连接层输出之后。
第五季度
·
2023-10-05 11:33
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
【深度学习】
正则化
方法——L1和L2
正则化
文章目录一、
正则化
的概念二、避免模型过拟合——L1
正则化
&L2
正则化
一、
正则化
的概念凡是能解决模型泛化误差而不是训练误差的方法,都被称为
正则化
。
第五季度
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2023-10-05 11:32
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
LogisticRegression 与 LogisticRegressionCV 的区别
可以根据需要设置
正则化
项(L1
正则化
或L2
正则化
)以控制模型的复杂
我有明珠一颗
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2023-10-04 23:25
机器学习
Python精修
sklearn
机器学习
LogisticRegress
sklearn
scikit-learn
python
机器学习笔记(二)
第二种做法是减少模型的特征数量,即x第三种做法是
正则化
正则化
就是减少x前面的参数w的数值,不用消除x
正则化
的梯度下降如下,因为只是缩小了w的值,而b的值保持不变
正则化
的工作原理就是缩小参数w的值假如wj
半岛铁盒@
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2023-10-04 19:35
机器学习
笔记
人工智能
线性回归大结局(岭(Ridge)、 Lasso回归原理、公式推导),你想要的这里都有
文章目录线性模型简介普通线性回归Ridge(岭)回归为什么
正则化
惩罚项Work?
一无是处的研究僧
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2023-10-04 05:48
算法
第七章 超参数调试、Batch
正则化
和程序框架
1.调试处理神经网络会涉及很多不同超参数的设置,超参数调试过程有一些技巧。图7.1超参数如图7.1,超参数有学习率α、momentum的β、Adam的ε、神经网络层数#layers、不同层的隐藏单元数#hiddenunits、学习率衰减参数learningratedecay、mini-batch大小mini-batchsize等。其中学习率α是最重要的超参数,其次是momentum的β、不同层的隐
一叶知否
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2023-10-04 03:51
LeetCode题目解析
文章目录题目解析滑动窗口最长回文字符串(5)Z字形变换(6)
正则化
匹配(10)盛水最多的容器(11)整数转罗马数字(12)三数之和(15)最接近的三数之和(16)电话号码的字母组合(17)删除链表倒数第
sendoh24
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2023-10-03 04:05
LeetCode
算法
PyTorch深度学习实战——模型训练实用技巧
在本节中,我们介绍在实际构建模型时影响模型性能的因素,包括数据质量(处理不平衡数据)、数据预处理(对象大小)、模型选择、超参数优化和
正则化
等,了
盼小辉丶
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2023-10-02 18:31
PyTorch深度学习
深度学习
pytorch
人工智能
论文笔记_Network in Network
3.2全局平均池化3.3NIN网络架构4.实验4.1实验概述4.2CIFAR-104.3CIFAR-1004.4StreetViewHouseNumbers数据集4.5MNIST4.6全局平均池化作为
正则化
项
你搁这儿写bug呢?
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2023-10-02 16:32
论文笔记
论文笔记
DL-FWI 问题与技术
正则化
技术:
正则化
技术可以帮助防止过拟合(overfitting),例如L1
正则化
、L2
正则化
等。它们可以在损失函数中添加额外的项,使得模型在优化
蓝子娃娃
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2023-10-02 15:11
地球物理
全波形反演
【视频去噪】基于全变异
正则化
最小二乘反卷积是最标准的图像处理、视频去噪研究(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果2.1算例1——图像去模糊2.2算例2——视频去噪3参考文献4Matlab代码、数据、文献讲解1概述去视频去噪是一项广泛应用于图像和视频处理的技术,其应用范围包括但不限于图像和视频去模糊、图像和视频去噪、深度数据增强、热空气湍流稳定和多视图合成等方面。
程序猿鑫
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2023-10-02 11:22
图像处理
matlab
人工智能
Deep Network with Stochastic Depth(阅读笔记)一种随机深度的
正则化
方法
题记:最近SwinTransformer在计算机视觉上大放异彩,成为许多视觉榜单上的霸主,然而传统的Conv卷积如Resnet就真的不行了吗?一些学者就传统的卷积网络进行了深入的研究,并通过细致的实验,精心设计的结构和一些"trick",实验表明,Convnet的能力并不亚于Transformer。最近笔者就RevisitingResNets:ImprovedTrainingandScalingS
Wisley.Wang
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2023-10-02 03:04
人脸识别
torch
深度学习
计算机视觉
人工智能
【模型压缩】Distiller学习-初认识
Distiller学习-初认识简介IntelAILab的神经网络压缩框架,建立在Pytorch基础上安装压缩方法权重
正则化
方法权重剪枝方法训练后量化方法训练时量化方法条件计算低质分解方法知识蒸馏方法总体目录核心代码实现所有案例的配置文件举例初始化网络评价网络模型的参数重要性移除不重要的神经元
luzhoushili
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2023-10-01 18:43
人工智能
#
pytorch
学习
机器学习的超参数 、训练集、归纳偏好
这些参数影响模型的学习和泛化能力,例如学习速率、
正则化
项的强度、模型复杂度等。选择适当的超参数对于模型的性能和泛化能力至关重要。超参数的一些示例:树的数量或树的深度矩阵分解中潜在
物随心转
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2023-09-30 11:01
机器学习
机器学习
人工智能
【图像去噪】【TGV 正则器的快速计算方法】通过FFT的总(广义)变化进行图像去噪(Matlab代码实现)
本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述【图像去噪】【TGV
正则化
器的快速计算方法】通过FFT的总(广义)变换进行图像去噪,可提供更自然的恢复图像。
长安程序猿
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2023-09-29 09:12
matlab
算法
人工智能
工业蒸汽量预测(速通二)
2.1特征选择2.2多重共线性分析2.3线性降维模型训练1回归模型训练和预测2线性回归模型3K近邻回归模型4决策树回归模型5集成回归模型模型验证1模型评估的概念和方法1.1欠拟合与过拟合1.2模型的泛化与
正则化
盖盖的博客
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2023-09-28 23:28
阿里云天池大赛(机器学习篇)
阿里云
天池大赛
工业蒸汽量预测
预测
回归
深度学习-学习率调度,
正则化
,dropout
正如前面我所说的,各种优化函数也依赖于学习率,保持学习率恒定总是有所限制,在执行梯度下降过程中,我们可以使用各种方法来调节训练过程的学习率,这里只是稍微介绍一下,不会写代码实现的。同时,顺便几种其他的手段防止过拟合。1.学习率调度(1).幂调度,学习率随着迭代次数下降,而下降的指数为幂指数,幂指数可以为1c就是幂指数,一般取1,t代表迭代次数,s是超参数,代表初始的学习率(2).指数调度随着迭代的
歌者文明
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2023-09-28 20:43
深度学习
学习
人工智能
R语言随机波动模型SV:马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、
正则化
广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列...
相关视频本文做SV模型,选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、
正则化
广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
拓端研究室TRL
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2023-09-28 13:25
r语言
开发语言
分类预测 | Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测
麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测(完整源码和数据)2.优化参数为:学习率,批量处理大小,
正则化
参数
机器学习之心
·
2023-09-28 11:15
分类预测
SSA-CNN-SVM
CNN-SVM
麻雀算法优化
卷积支持向量机分类预测
线性回归&逻辑回归&
正则化
本文为《吴恩达机器学习》课程笔记线性回归代价函数CostFuction它的目标是:选择出可以使得建模误差的平方和能够最小的模型参数批量梯度下降BatchGradientDescent是学习率(learningrate),它决定了我们沿着能让代价函数下降程度最大的方向向下迈出的步子有多大,在批量梯度下降中,我们每一次都同时让所有的参数减去学习速率乘以代价函数的导数。对于的取值可以尝试:运用梯度下降法
susion哒哒
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2023-09-27 20:50
PC-DARTS论文概要
优点:显著减小计算和存储花费,增大批次大小,减少选择操作时的偏差,增强模型稳定性,
正则化
低参操作(跳跃连接,池化)和高参操作(各式卷积),避免陷入局部最优。
莫问余年
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2023-09-27 05:11
NAS
算法
pytorch
深度学习
神经网络
人工智能
论文笔记:ViTGAN: Training GANs with Vision Transformers
20211intro论文研究的问题是:ViT是否可以在不使用卷积或池化的情况下完成图像生成任务即不用CNN,而使用ViT来完成图像生成任务将ViT架构集成到GAN中,发现现有的GAN
正则化
方法与self-attention
UQI-LIUWJ
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2023-09-26 20:16
论文笔记
论文阅读
计算机视觉
深度学习
XGBoost和GBDT的区别
前辈的总结如下:1.传统GBDT以CART作为基分类器,XGBoost还支持线性分类器,这个时候XGBoost相当于带L1和L2
正则化
项的Logistic回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。
Rover Ramble
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2023-09-25 22:55
机器学习
基于tensorflow下卷积神经网络图片风格迁移_Deep Photo Style Transfer
(光线(颜色)
正则化
Lm)2、语义分割加入:基于输入的语义分割的过程,避免内容不匹配的问题,提高了结果的摄影真实性。
雨下成一朵花
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2023-09-25 19:33
卷积神经网络
自然语言处理
opencv
神经网络
图像处理
pytorch
机器学习实战项目2--防止过拟合&鸢尾花线性回归
实战项目两个问题如下:1如何防止过拟合‘2使用逻辑回归(LogisticRegression)对鸢尾花数据(多分类问题)进行预测,可以直接使用sklearn中的LR方法,并尝试使用不同的参数,包括
正则化
的方法
strive鱼
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2023-09-25 10:24
机器学习速成课程 学习笔记14:简化
正则化
根据奥卡姆剃刀定律,或许我们可以通过降低复杂模型的复杂度来防止过拟合,这种原则称为
正则化
HBU_DAVID
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2023-09-25 09:51
分类预测 | Matlab实现NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预测
北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积支持向量机分类预测(完整源码和数据)2.优化参数为:学习率,批量处理大小,
正则化
参数
机器学习之心
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2023-09-25 00:10
分类预测
NGO-CNN-SVM
CNN-SVM
北方苍鹰算法优化
卷积支持向量机分类预测
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
决策树学习中的
正则化
的极大似然函数
正则化
和极大似然函数决策树学习中的损失函数通常是
正则化
的极大似然函数,这是因为决策树是一种监督学习算法,旨在从训练数据中学习出一个决策树模型,以便进行分类或回归任务。
Chen_Chance
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2023-09-24 15:26
决策树
学习
算法
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