regularization

SVR

kernel将原始数据空间映射到高维度空间对照LR：svr的优化目标是l2regularization+c*epsilon-sensitiveerror.前者正则化是为了控制模型复杂度不必多说，后者epsilon-sensitiveerror
yz_wang·2022-02-14 00:09

pytorch之过拟合,欠拟合；梯度消失,梯度爆炸,循环nn

3.12.1方法权重衰减等价于L2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。3.12.2高维线性回归
多彩海洋·2022-02-13 11:35

讲解：LASSO、R、linear、RSQL|SQL

RegularizationOverviewandRationaleInordertoconsolidateyourtheoreticalknowledgeintotechniqueandskillswithpracticalandapplicationalvalue
tansouzu·2022-02-13 05:47

2021 CS 5340/4340

Fall2021CS5340/4340Project6Points100(UG)or200(G)Due:Dec9,11:59pmr>Thisprojectisonimplementingregressionwithregularization
·2021-12-05 16:17

神经网络基础-损失函数

是单个样本的名词：（2）代价函数（CostFunction）是总体样本的损失函数平均值：（3）目标函数（ObjectiveFunction）是总体优化目标，不仅包括损失函数，还有正则项：Obj=Cost+RegularizationTerm2
贪心西瓜·2021-11-27 17:52

Notes for Deep Learning Lessons of Pro. Hung-yi Lee (4)

Pro.LEEtaughtussometipsfordeepneuralnetwork,whichcontains：AdaptiveLearningRateNewActivationFunctionDropoutRegularizationEarlyStopping1.1AdaptiveLearningrateTheknowledgeaboutAd
hello_JeremyWang·2021-10-21 23:17

ml-正则化(regularization)

过拟合(over-fitting)过拟合：过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据。欠拟合恰好过拟合三者对比分类问题中也存在类似的问题：解决办法：丢弃一些不能帮助正确预测的特征手工选择保留哪些特征或者使用一些模型选择的算法（例如PCA）正则化(magnitude)保留所有的特征，但是减少参数的大小。调整代价函数回归模型正是高次项导致了过拟合的产生。目标：让高次项系数接近于0。修改代价函
天凉玩个锤子·2021-06-24 04:35

Regularization(正则化，L0，L1，L2)----防止神经网络的过拟合2018-08-29

正则化的目的是稀疏神经网络中的权值，通过一些限制条件，训练使其中的一些不重要的权重为0，从而达到稀疏的目标，并且可以增强网络防止过拟合的能力。参数稀疏化一个好处是可以简化模型，避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数起作用，那么可以对训练数据可以预测的很好，但是对测试数据就只能呵呵了。另一个好处是参数变少可以使整个模型获得更好的可解释性。参数值越小代表模型越简单吗？是
晨曦日月·2021-06-14 03:29

Regularization

overfitting如果特征过多，但是训练集不够时，很有可能会出现overfitting解决overfitting的几种方法减少特征数手动选择需要保留哪些特征ModelselectionalgorithmRegularizationcosffunctionKeepallthefeatures
spraysss·2021-06-14 03:09

ABD-Net：reID行人重试别sota（ICCV2019）

AttentivebutDiversePersonRe-Identificationhttps://arxiv.org/pdf/1908.01114.pdf论文关键词：注意力attention，正交正则化Orthogonalityregularization
比死宅还鹅心·2021-06-12 17:09

pytorch 实现L2和L1正则化regularization的操作

1.torch.optim优化器实现L2正则化torch.optim集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器自带的一个参数weight_decay，用于指定权值衰减率，相当于L2正则化中的λ参数，注意torch.optim集成的优化器只有L2正则化方法，你可以查看注释，参数weight_decay的解析是：weight_decay(flo
·2021-05-27 13:43

聊聊pytorch测试的时候为何要加上model.eval()

Sure,Dropoutworksasaregularizationforpreventingoverfittingduringtraining.ItrandomlyzerostheelementsofinputsinDropoutlayeronforwardcall.Itshouldbedisabledduringtestings
·2021-05-22 17:00

正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

原文：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657本文是《Neuralnetworksanddeeplearning》概览中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）
MapleLeaff·2021-05-21 04:57

Stanford机器学习---第四讲. 神经网络的表示 Neural Networks representation

abcjennifer/article/details/7749309本栏目（Machinelearning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、Regularization
MapleLeaff·2021-05-04 19:45

从零开始机器学习（五）

今天将介绍正则化(Regularization)的有关知识正文过拟合对于线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting
世界尽头于冷酷仙境·2021-05-03 19:06

L2正则化

本篇引入L2正则化（Regularization），可以在原有的训练数据，以及网络架构不缩减的情况下，有效避免过拟合。L2正则化即在损失函数C的表
gina_石头·2021-05-02 06:46

解析Tensorflow官方PTB模型的demo

第一个模型是围绕着Zaremba的论文RecurrentNeuralNetworkRegularization，以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。
hzyido·2021-04-24 08:54

数据预处理中归一化（Normalization）与损失函数中正则化（Regularization）解惑

数据预处理中归一化（Normalization）与损失函数中正则化（Regularization）解惑背景：数据挖掘/机器学习中的术语较多，而且我的知识有限。之前一直疑惑正则这个概念。
史努B·2021-04-21 08:53

Regularization & Dimension reduction

这周简直要忙疯，但是感觉这个seminar的课真的是对一个初学者的自己很有帮助，了解了很多SL的算法和基本知识，既然做了，就分享下regularization这部分的笔记吧~内容整合了ISL("AnIntroductiontoStatisticalLearning"byJames
flowncaaaaa·2021-04-18 23:20

基于深度学习的Depth and Ego-Motion Estimation

2.文章核心2.1ViewSynthesis与误差函数的构建2.2Warping的数学模型2.3ExplainabilityMask&Regularization2.4NetworkArchitecture3
Weiheng-Summer·2021-04-16 06:48

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。
·2021-03-26 14:44

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。
·2021-03-25 16:06

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。
拓端研究室·2021-03-25 14:20

tensorflow学习笔记——过拟合

增加网络稀疏性，有利于特征选择，防止过拟合；2、引入batchnormalizatin，不仅对输入层的输入数据进行标准化（减均值，除标准差），还对隐藏层的输入数据进行标准化，防止过拟合；3、引入l1_regularization
wxsy024680·2021-03-08 18:37

dnn回归预测_Tensorflow Python：完成的训练DNN回归模型，执行多次后预测会发生巨大变化...

deftrain_dnn_regression_model(learning_rate,regularization_strength,steps,batch_size,hidden_units,feature_columns
初雪CH·2021-02-23 08:27

图神经网络阅读(二十二)Rethinking Graph Regularization for Graph Neural Networks，AAAI2021

Propagation-Regularization（P-Reg）首先，模型对图输入使用两层GCN（表示成f1f_1f
五月的echo·2021-02-05 18:52

吴恩达深度学习学习笔记——C2W1——神经网络优化基础及正则化——练习题

Comefromthesamedistribution)Ans:C、DAns:A、CNote:referbelowdiagramAns:AAns:AAns:DAns:B、DAns:B、E、G(Dataaugmentation,L2regularization
预见未来to50·2021-01-29 10:50

吴恩达机器学习——第七章 正则化（Regularization）

接下来，我将会解释什么是过度拟合问题，并且会谈论一种称为正则化(regularization)的技术，它可以改善或者减少过度拟合问题。如果我们有非常多的特征，我们通过学习
Colleen_oh·2021-01-26 15:44

【lssvm预测】基于matlab飞蛾扑火算法之改进的最小二乘支持向量机lssvm预测【含Matlab源码 142期】

优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；  2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussianprocesses），正则化网络（regularizationnetworks
紫极神光·2021-01-23 09:03

【lSSVM预测】飞蛾扑火算法之改进的最小二乘支持向量机lSSVM预测【Matlab 011期】

优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；  2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussianprocesses），正则化网络（regularizationnetworks
星斗月辉·2021-01-21 11:40

【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测【Matlab 110期】

优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；  2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussianprocesses），正则化网络（regularizationnetworks
紫极神光·2021-01-20 18:37

2.2 正则化与与dropout（deep_ai）

背景如果训练集不够大时，深度学习容易过拟合2）深度学习中，正则化正则化模型a.regularizationmodeb.dropoutmode===============================
Catherine_In_Data·2021-01-19 10:33

tf.keras.layers.ActivityRegularization

添加对于inputactivity(输入与权值相乘后的值)的正则化损失.tf.keras.layers.ActivityRegularization(l1=0.0,l2=0.0,**kwargs)参数l1L1
又双叒叕苟了一天·2021-01-06 20:49

【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测

优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；  2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussianprocesses），正则化网络（regularizationnetworks
青鸟语·2021-01-03 17:48

【lssvm预测模型】基于蝙蝠算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测

优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；  2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussianprocesses），正则化网络（regularizationnetworks
青鸟语·2021-01-03 13:59

论文推荐丨MASKER：用于可靠文本分类的掩蔽关键字正则化

论文名称：MASKER:MaskedKeywordRegularizationforReliableTextClassification论文链接：https://www.aminer.cn/pub/5fdc7f5891e01104c9181075
AMiner科技·2020-12-24 19:56

dropout层的作用_[PyTorch 学习笔记] 6.1 weight decay 和 dropout

本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/L2_regularization.pyhttps://github.com
weixin_39787345·2020-11-27 00:33

L1 与 L2 正则化

L1范数：指向量中各个元素绝对值之和，也叫“稀疏规则算子”（Lassoregularization）L2范数：是指向量各元素的平方和然后求平方根。
NoahU·2020-10-09 23:48

机器学习入门(四)——多项式回归与模型泛化

中的多项式回归于pipeline三.过拟合与欠拟合Overfitting-and-Underfitting四.模型的泛化能力五.学习曲线六.验证数据集与交叉验证七.偏差方差平衡八.模型泛化与岭回归Model-Regularization-and-Ridge-Regression
程研板·2020-09-30 16:30

MATLAB 拟合神经网络—— fitnet

trainFcn为训练函数，如下表所示名称函数‘trainlm’Levenberg-Marquardt‘trainbr’BayesianRegularization‘trainscg’ScaledConjugateGradient
脱碳甲醛·2020-09-17 07:01

机器学习学习笔记（五）—— 利用正则化(Regularization)解决过度拟合(Overfitting)问题

过度拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)：第一张图片对训练数据没有很好的匹配，所以说是欠拟合的；中间的图片能大致的描述训练数据，所以说是正常的；最后一张图片虽然对所有的训练数据都拟合得很好，但是没有了通用性，所以说是过度拟合的。有两种方法可以很好的解决过度拟合问题，Therearetwomainoptionstoaddresstheissueofoverfitting
lancetop-stardrms·2020-09-16 19:23

线性回归和正则化（Regularization）

1.线性回归介绍X指训练数据的feature，beta指待估计得参数。详细见http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%80%E8%88%AC%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法。令最小二乘项的偏导为0(为0时RSS项最小），求Beta估计值，得到最小二乘的向量形式。最小二乘其实就是
thursdaynights·2020-09-16 17:09

回归中的overfittingunderfitting,正则化回归python

Adressingoverfitting:减少特征模型选择,自动选择变量但是特征信息的舍弃会导致信息的丢失regularization:保留所有特征,但是减少参数theta的值在很多特征时有良好的效果costfunction
chenlongzhen_tech·2020-09-16 17:57

Coursera Machine Learning 第三周 quiz Regularization

Checkallthatapply.答案BIntroducingregularizationtothemodelalwaysresultsinequalorbetterperformanceonthetrai
OovEver·2020-09-16 12:16

神经元网络入门------- feedforward Neural Networks

ActivationFunctions1.3.输入层InputLayer1.4.输出层OutputLayer1.5.隐藏层HiddenLayer1.6.神经元网络怎么学习2.为什么要用隐藏层2.1.无隐藏层2.2.添加隐藏层3.正则化Regularizationhttps
lkjhqh·2020-09-16 08:40

Andrew NG DeepLearning:bias & variance

maketheNeuralNetworkdeeper花费更多时间来训练网络如果网络足够大，通常可以很好的拟合训练集=》扩大网络规模increasethenumberofunitsineachhiddenlayerhighvariance正则化/addregularization
逸_·2020-09-16 06:13

模型优化、正则化、损失函数

一般而言从误差出发，有式子：Loss_function=Est_error+Regularizationofparameters下面我们来说说估计误差中的损失函数以及模型优化的手段。
maomaogo·2020-09-16 04:22

DataWhale

DaytwoLOGISTICREGRESSIONLinearregression&LogisticregressionTheprincipleoflogisticregressionlossfunctionoptimizationRegularizationModelevaluationindexAdvantagesDisadvantagesSampleimbalanceissuesklearnp
liyingjiehh·2020-09-15 21:14

Starter.bundle计算机视觉与深度学习：8-12

OptimizationMethodsandRegularizationExtensiontoSGD:Momentum&NesterovaccelerationMomentum：通俗来讲——想想你童年最喜欢的游乐场
胡涂涂·2020-09-15 20:13

l1和l2正则

http://freemind.pluskid.org/machine-learning/sparsity-and-some-basics-of-l1-regularization/Sparsity是当今机器学习领域中的一个重要话题
sunmenggmail·2020-09-15 20:09
上一页 6 7 8 9 10 11 12 13 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他