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tikhonov正则化
正则化
(regularizaiton)
1.
正则化
定义修改学习算法,使其降低泛化误差(generalizationerror)而非训练误差。最新定义:旨在更好实现模型泛化的补充技术,即在测试集上得到更好的表现。
执笔仗剑天涯
·
2023-12-30 21:05
网络
深度学习
机器学习
python
java
正则化
的具体理解
对于
正则化
,个人很不明白其具体的含义,直到今天,我突然对
正则化
有了一些顿悟,用来跟大家分享。
liuruo123
·
2023-12-30 21:34
带你完全读懂
正则化
(看这一篇就够了)
学习目标目标什么是
正则化
?为什么需要
正则化
?什么是过拟合?了解L1,L2
正则化
知道Droupout
正则化
的方法了解早停止法、数据增强法的其它
正则化
方式总结什么是
正则化
?
唐宋宋宋
·
2023-12-30 21:33
机器学习
人工智能
计算机视觉
python
深度学习
正则化
:优化模型的秘密武器
正则化
:优化模型的秘密武器大家好,我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天,让我们一同深入探讨机器学习中的重要主题——
正则化
。
虫小宝
·
2023-12-30 20:05
正则化
强化学习的优化策略PPO和DPO详解并分析异同
这个目标函数通常包括一个期望回报的项,以及可能的
正则化
项(如熵)来鼓励探索。
samoyan
·
2023-12-30 19:21
人工智能
机器学习系列11:减少过拟合——L1、L2
正则化
有几种可以减少过拟合的方法:收集更多的训练数据(通常可行性不大)通过
正则化
引入对模型复杂度的惩罚选择一个含有较少参数的简单模型减少数据的维度假设模型的参数是向量w,那么L1和L2
正则化
的定义如下。
加百力
·
2023-12-30 18:04
深度学习
机器学习
深度学习
人工智能
最大后验概率法
因此,MAP估计可以看作ML估计的
正则化
方法。对于,ML估计为:而MAP估计为:显然,如果先验分布是个常数,和相等。如果后验分布的模可以以封闭的数学形式给出(比如使用共轭先验时
一碗姜汤
·
2023-12-30 13:04
贝叶斯推断
算法
机器学习
人工智能
人工神经网络之关于
正则化
人工神经网络中的
正则化
探索提高人工神经网络性能的方法已经成为当前人工智能领域的热门话题。
正则化
作为一种优化技术,被广泛应用于神经网络模型训练中。
Cc.Y
·
2023-12-30 09:40
机器学习
人工智能
(2023|ACM,风格迁移,调制网络,内容和风格
正则化
)ControlStyle:使用扩散先验生成文本驱动的风格化图像
Text-DrivenStylizedImageGenerationUsingDiffusionPriors公众:EDPJ(添加VX:CV_EDPJ或直接进Q交流群:922230617获取资料)目录0.摘要1.方法1.1背景1.2ControlStyle1.3扩散
正则化
EDPJ
·
2023-12-30 08:26
论文笔记
计算机视觉
深度学习
人工智能
机器学习系列13:通过随机森林获取特征重要性
我们已经知道通过L1
正则化
和SBS算法可以用来做特征选择。我们还可以通过随机森林从数据集中选择相关的特征。
加百力
·
2023-12-30 07:58
深度学习
机器学习
随机森林
人工智能
机器学习系列12:减少过拟合——降维(特征选择)
对于不支持
正则化
的模型来说,我们可以通过降低数据的特征维度来减小模型复杂度,从而避免过拟合。有两种降维方法:特征选择(featureselection):从原始特征集中选择一部分特征子集。
加百力
·
2023-12-30 07:32
深度学习
机器学习
人工智能
霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p2AlexNet网络
《pytorch图像分类》p2AlexNet网络基础及代码一、零碎知识点1.过拟合2.使用dropout后的正向传播3.
正则化
regularization4.代码中所用的知识点二、总体架构分析1.ReLU
失舵之舟-
·
2023-12-30 05:33
#
pytorch
分类
网络
模型剪枝算法——L1
正则化
BN层的γ因子
ICCV在2017年刊登了一篇经典论文《LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming》。在神经网络的卷积操作之后会得到多个特征图,通过策略突出重要的特征达到对网络瘦身的目的。在该论文中使用的剪枝策略就是稀疏化BN层中的缩放因子。BatchNorm的本质是使输入数据标准化,关于0对称,数据分布到一个量级中,在训练的时候有利于
thetffs
·
2023-12-29 20:05
剪枝
算法
机器学习
L1范数,L2范数,L2,1范数(向量范数、矩阵范数、
正则化
)
参考文章如下:https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305一、范数定义一般常用范数来衡量向量,向量的Lp范数定义为:Lp范数示意图:从图中可以看出,p的取值在[0,1)之间,范数不具有凸性,实际优化过程中,无法进行,
ᝰꫛꪮꪮꫜ hm
·
2023-12-29 11:08
机器学习
机器学习
矩阵
深度学习 | 常见问题及对策(过拟合、欠拟合、
正则化
)
1、训练常见问题1.1、模型架构设计关于隐藏层的一个万能近似定理:UniversalApproximationTheorem:一个具有足够多的隐藏节点的多层前馈神经网络,可以逼近任意连续的函数。(Cybenko,1989)——必须包含至少一种有挤压性质的激活函数。1.2、宽度/深度1.3、过拟合Overfitting:模型在训练数据上表现良好,在测试数据上不佳泛化能力:训练后的模型应用到新的、未知
西皮呦
·
2023-12-28 22:36
深度学习
深度学习
人工智能
常用线性回归算法类库简介
LinearRegressionLinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归;Ridge由于LinearRegression没有考虑过拟合的问题,有可能导致泛化能力较差,这时损失函数可以加入
正则化
项
小T数据站
·
2023-12-28 11:28
机器学习笔记 八:Matlab实现神经网络的手写数字识别
OctaveCode需要解决的问题(3个):1.数据加载及可视化1.1displayData.m2.参数加载3.基于前向传播算法计算代价4.
正则化
4.1nnCostFunction.m5.梯度下降函数5.1sigmoid.m5.2sigmoidGradient.m6
Amyniez
·
2023-12-26 08:20
机器学习
机器学习
神经网络
人工智能
通过FCN模型实现图像分割(Python篇+代码)
使用深度神经网络的原因是神经网络是一种多层的、可训练的模型,这样的话,它就能对图像中的甲状腺结点起到分类效果,且通过一定量的
正则化
训练,神经网络的性能也将愈加优异,对图像的分类也更加精准
CleloGauss
·
2023-12-25 20:31
python
深度学习
计算机视觉
【论文解读】终生学习LLL-
正则化
方法:Memory Aware Synapses
一、简介AMS可以在无监督和在线学习中计算网络参数的重要性。给与新数据可以计算出网络参数的特征重要性,基于模型数据的L2范数的平方,其参数的梯度反应新数据预测的敏感性,将其作为权重,让其保守变化,提高模型的泛化能力和减少模型的复杂度。首次将基于未标记数据的参数重要性调整网络需要(不要)忘记的内容的能力,这可能会因测试条件而异。二、重要贡献提出AMS我们展示了MAS的局部变体是如何与Hebbian学
Scc_hy
·
2023-12-25 10:09
笔记
深度学习
pytorch
人工智能
【机器学习】liblinear库使用说明(翻译)
LIBLINEAR是一个简单的软件包,用于解决大规模
正则化
线性分类、回归和异常检测问题。
十年一梦实验室
·
2023-12-25 01:35
机器学习
人工智能
【最优传输论文笔记一】Optimal Transport for Domain Adaptation
前言在本文中,提出了一个
正则化
的无监督最优传输模型来执行源域和目标域的表示对齐。学习了一个匹配两个概率密度函数(PDF)的传输计划,它约束源域中同一类的标记样本在传输过程中保持接近。
羊驼不驼a
·
2023-12-24 16:43
最优传输
机器学习
人工智能
算法
正则化
(Regularization) 线性回归
所以我们要做的就是在一定程度上减小这些参数θ的值,这就是
正则化
的基本方法。我们决定要减少θ3和θ4的大小,我们要做的便是修改代价函数,在其中θ3和θ4设置一点惩罚。
东京的雨不会淋湿首尔
·
2023-12-23 14:32
Lasso回归、岭回归和弹性网络回归
在逻辑回归
正则化
一文中,我们详细解释了
正则化
的原理及作用:当有很多个特征X时,有些特征往往不重要,所以需要降低其的权重。而
正则化
则是为每个特征修改权重从而提升训练效果。
ShawnWeasley
·
2023-12-23 07:54
AI
回归
机器学习
人工智能
Deep Learning for Computer Vision with Python
pixel)ForminganImageFromChannels图像在python中的表示:NumPyarrayRGBvsGBR缩放和宽高比(aspectratio)数据输入从K-NN到参数学习优化方法和
正则化
优化方法
正则化
神经网络激活函数
Robin_Pi
·
2023-12-23 03:52
Books
深度学习(DL)
L1、L2
正则化
的原理及适用场景
1.L1
正则化
,也称Lasso回归1.1含义权值向量中各元素的绝对值之和,一般记作。
云从天上来
·
2023-12-23 02:22
机器学习细节研讨
算法
人工智能
一个小例子搞懂transformer中的label smoothing(标签平滑)
我们知道transformer中的
正则化
除了使用常见的dropout,还使用了labelsmoothing,也就是标签平滑。
前行的zhu
·
2023-12-23 02:51
Transformer
深度学习
自然语言处理(NLP)
算法
自然语言处理
深度学习
深度学习之
正则化
方法
因此必须运用
正则化
方法来提高模型的泛化能力,避免过拟合。在传统机器学习算法中,主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力,比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数。
weixin_30369087
·
2023-12-23 02:21
人工智能
我们谈一下标签
正则化
(标签平滑、知识蒸馏、知识精炼)
0.引言关于
正则化
,大家都非常熟悉。深度神经网络由于其强大的特征提取能力,近年来在各种任务中得到了广泛而成功的应用。然而,DNN通常包含数以百万计的可训练参数,这很容易导致过拟合问题。
fond_dependent
·
2023-12-23 02:50
CV的碎碎念
NLP的知识库
人工智能
算法
深度学习
网络优化与
正则化
引言网络优化高维变量的非凸优化神经网络优化的改善方法优化算法梯度下降法小批量梯度下降批量大小选择学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法AdaDelta梯度修正估计动量法Nesterov加速梯度Adam算法梯度截断小结参数初始化基于固定方差的参数初始化基于方差缩放的参数初始化Xavier初始化He初始化正交初始化方法数据预处理逐层归一化批量归一化层归一化权重归一化局部响应归一化超参数优化网格
guanyue.space
·
2023-12-23 02:49
笔记
软间隔与
正则化
(支持向量机)-------机器学习
软间隔与
正则化
软间隔之前的博文中提过,支持向量机有一定的容错性,它允许有样本被分错,支持向量机以大局为重。
Lavender-csdn
·
2023-12-23 02:19
机器学习
机器学习
数据挖掘
网络优化(五)——
正则化
文章目录1.L1和L2
正则化
2.权重衰减3.提前停止4.Dropout5.数据增强6.标签平滑
正则化
是一类通过限制模型复杂度,从而避免过拟合,提高泛化能力的方法,比如引入约束、增加先验、提前停止等。
Suppose-dilemma
·
2023-12-23 02:18
深度学习
网络
深度学习
标签
正则化
和硬标签、软标签、单标签、多标签
起因:最近在训练一个非常简单的二分类任务(计算描述两个实体的文本是否描述的是同一个实体),任务训练模式是用NLP大模型批量标注样本,在蒸馏后的robert_base上进行fine-tune,但是存在以下问题:1.样本大多都是简单样本:为了缓解这个问题,做了难样本生成,以及简单样本部分抽样。2.标注样本有错误:即使是LORA微调后的大模型也会在某几种类别的实体识别上性能不佳。3.模型训练极快达到过拟
云从天上来
·
2023-12-23 02:48
自然语言处理NLP
人工智能
深度学习
机器学习
nlp
神经网络:深度学习优化方法
权值
正则化
。使用合适的优化器等。2.BN层面试高频问题大汇总BN层解决了什么问题?
是Dream呀
·
2023-12-22 23:21
神经网络
深度学习
神经网络
人工智能
损失函数中
正则化
中的平方项的作用!!
正则化
上的平方项前言在损失函数中添加
正则化
项时,通常会使用平方项作为
正则化
项,原因主要有以下几点:前言在损失函数中添加
正则化
项的原因主要是为了防止过拟合。
小桥流水---人工智能
·
2023-12-22 09:42
人工智能
机器学习算法
深度学习
机器学习
人工智能
逻辑回归
LogisticRegression)里,通常我们并不拟合样本分布,而是确定决策边界下面为各式各样的决策边界image线性决策边界imageimage非线性决策边界image2.3逻辑回归损失函数损失函数与
正则化
依旧存在
iOSDevLog
·
2023-12-22 08:43
吴恩达深度学习笔记(28)-网络训练验证测试数据集的组成介绍
从今天开始我们进入新的一个大方向了,改善深层神经网络:超参数调试、
正则化
以及优化,首先进入深度学习的一个新层面,先认识下在深度学习中的数据集的分类。
极客Array
·
2023-12-21 06:18
【论文简述】Uncertainty awareness with adaptive propagation for mvs(Applied Intelligence 2023)
一、论文简述1.第一作者:JinguangChen2.发表年份:20233.发表期刊:AppliedIntelligence4.关键词:多视角立体、深度学习、不确定性感知、自适应传播、代价体
正则化
5.探索动机
华科附小第一名
·
2023-12-21 02:06
3D重建
MVS
3D重建
深度学习
不确定性感知
自适应传播
【机器学习】线性模型-线性支持向量机
一、常用二分类损失函数二、三种不同的
正则化
器(L2-
正则化
,L1-
正则化
和Lp-范数)的性质三、线性支持向量机原理L1
正则化
L1-lossSVC原问题L2
正则化
L2-lossSVC原问题L2
正则化
SVC
十年一梦实验室
·
2023-12-20 22:40
机器学习
支持向量机
人工智能
算法
数据挖掘
人工智能之数学(三) ------ 凸优化
一.机器学习中的优化问题损失函数:模型与实际数据匹配程度越好,损失函数就越小,如果相差较大,损失函数也会相对比较大
正则化
函数:模型很复杂,对于训练数据拟合性很好,但是对于未见过的数据拟合较差,因此可通过
正则化
的函数控制模型的复杂度
千喜Ya
·
2023-12-20 08:45
线性回归——lasso回归和岭回归(ridge regression)
lasso回归和岭回归(ridgeregression)其实就是在标准线性回归的基础上分别加入L1和L2
正则化
(regularizat
weixin_30853329
·
2023-12-20 05:14
LinearRegression、岭回归、Lasso回归和ElasticNet回归总结-附python3代码实战及回归检验
文章目录过拟合和欠拟合
正则化
线性回归算法模型使用Scikit-Learn进行LinearRegression、岭回归、Lasso回归和ElasticNet回归LinearRegression岭回归Lasso
安然烟火
·
2023-12-20 05:43
数据挖掘
算法
python
机器学习
线性回归、lasso回归和岭回归(ridge regression)
lasso回归和岭回归(ridgeregression)其实就是在标准线性回归的基础上分别加入L1和L2
正则化
(regularization)。
呆小呆_
·
2023-12-20 05:43
人工智能
python
机器学习(十二):
正则化
与过拟合(附代码实例)
全文共10000余字,预计阅读时间约20~30分钟|满满干货,建议收藏!一、介绍构建一个机器学习模型并不总是一帆风顺的。可能在初步尝试之后,会发现模型在训练数据上的表现非常好,但在新的、未见过的数据上的表现却非常差。这就是所谓的过拟合问题。过拟合是机器学习中一个常见的问题,如果模型过于复杂,就会出现模型可以记住训练数据的特定噪声,但却无法学习到有用的、通用的趋势或者模式的这种情况。此时模型最终的表
算法小陈
·
2023-12-20 05:13
机器学习秘籍:探索算法原理
机器学习
正则化
过拟合
岭回归
lasso回归
弹性网络
scikit-learn
【GAN ZOO阅读】模式
正则化
的生成对抗网络 MODE REGULARIZED GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS
原文地址:https://arxiv.org/abs/1612.02136引用之请注明出处。TongChe1,YanranLi23,AthulPaulJacob1,YoshuaBengio1,WenjieLi21蒙特利尔学习算法研究所,蒙特利尔大学,蒙特利尔,QCH3T1J4,加拿大2香港理工大学计算机系,香港3滑铁卢大学计算机学院,滑铁卢,ONN2L3G1,加拿大摘要尽管生成对抗网络在各种生成任
hyczkg
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2023-12-19 19:22
GAN
ZOO
tensorflow入门 自定义层
前面讲了自定义损失函数,自定义
正则化
,自定义评价函数。现在来讲自定义层,其实都差不多,继承重要的组件就可以了。
歌者文明
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2023-12-19 14:14
tensorflow
人工智能
python
【机器学习】线性模型-logistic 回归
一、逻辑(logistic)回归原理1.1逻辑回归的数学原理1.2logistic回归的L2
正则化
原问题1.3逻辑回归的L2
正则化
原问题使用可信域牛顿法求解1.4logistic回归L2
正则化
的对偶问题
十年一梦实验室
·
2023-12-19 05:49
机器学习
回归
人工智能
数据挖掘
算法
notes2
机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树,ID3、C4.5、CART决策树,随机森林、Adaboost、GBDT决策树,XGBoost、LightGBM逻辑回归,L1L2
正则化
熵,KL散度,交叉熵micro-f1
lym94
·
2023-12-18 14:53
社交网络分析4:社交网络链路预测分析、LightGBM框架、Logistic回归模型、LLSLP方法(LightGBM 堆叠链路预测)、
正则化
方法、多重共线性、堆叠泛化
社交网络分析4写在最前面社交网络链路预测分析概述链路预测分析简介链路预测分析的重要性社交网络链路预测分析方法基于网络结构的方法基于节点属性的方法基于随机游走的方法基于深度学习的方法基于相似性和基于似然性的链路预测方法基于相似性的方法基于邻居的方法基于路径的方法基于随机游走的方法基于似然估计的方法两类方法的优缺点LLSLP方法(逻辑斯蒂回归LightGBM堆叠链路预测)方法概述逻辑斯蒂回归模型防止过
是Yu欸
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2023-12-18 09:07
#
社交网络分析
科研笔记与实践
数据挖掘
人工智能
数据挖掘
自然语言处理
回归
机器学习
网络安全
笔记
暂退法(丢弃法)
在深度学习中,丢弃法(Dropout)是一种常用的
正则化
技术,旨在减少模型的过拟合现象,可能会比之前的权重衰减(WeightDecay)效果更好。
奉系坤阀
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2023-12-18 08:37
DeepLearning
暂退法
丢弃法
dropout
正则化
鲁棒
权重衰减(Weight Decay)
在深度学习中,权重衰减(WeightDecay)是一种常用的
正则化
技术,旨在减少模型的过拟合现象。权重衰减通过向损失函数添加一个
正则化
项,以惩罚模型中较大的权重值。
奉系坤阀
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2023-12-18 08:37
DeepLearning
权重衰减
权重衰退
正则化
L2范数
过拟合
损失函数
惩罚
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