regularization 第15页

w2v

def__init__(self,name="W2V",num_sampled=100,window=4,vocab_size=3365,embedding_size=128,is_mean=True,regularization

yongquanfengjie·2020-07-06 11:11

【画风迁移】Deep Photo Style Transfer（含代码详解）

DeepPhotoStyleTransferAbstract摘要Method方法Background：NeuralStyleAlgorithmbyGatysetal.Coreidea：PhotorealismRegularizationCoreidea

PRIS-SCMonkey·2020-07-06 04:06

深度学习提高泛化能力的技术

LeetCode题目记录1.泛化能力（generalization）2.正则化（regularization）2.1正则化方法1.泛化能力（generalization）对于模型，我们不仅要求它对训练数据集有很好的拟合

视界IT·2020-07-06 03:48

如何防止过拟合

降低过拟合的方法：数据集扩增（Dataaugmentation）、正则化（Regularization）、Dropout一、数据集扩增"拥有更多的数据胜过一个好的模型"。数据的增加对

weixin_34318326·2020-07-06 01:47

模型泛化

目录模型泛化一、交叉验证二、偏差方差权衡三、模型正则化1、岭回归（RidegeRegression）2、LASSORegularization3、解释Ridge和LASSO4、比较Ridge和Lasso5

weixin_30882895·2020-07-05 22:35

吴恩达深度学习笔记(32)-Dropout正则化Dropout Regularization

dropout正则化（DropoutRegularization）除了L2正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout（随机失活）”，我们来看看它的工作原理。

极客Array·2020-07-05 07:40

NIPS2018深度学习论文及代码集锦(含GAN RNN等)

[1]RegularizationLearningNetworks:DeepLearningforTabularDatasetsIraShavitt,EranSegalWeizmannInstituteofSciencehttps

frank_hetest·2020-07-04 17:59

Distiller:神经网络压缩研究框架

主要包括：用于集成剪枝（pruning），正则化（regularization）和量化（quantization）算法的框架。一套用于分析和评估压缩性能的工具。现有技术压缩算法的示例实现。

Yan_Joy·2020-07-04 09:27

Distiller：正则化

Regularization正则化在DeepLearning1书中，是这么定义正则化的：“anymodificationwemaketoalearningalgorithmthatisintendedtoreduceitsgeneralizationerror

Yan_Joy·2020-07-04 09:27

机器学习之正则化、神经网络简介

正则化(Regularization)过拟合(over-fitting)如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为0），但是可能会不能推广到新的数据。

LWhzy6·2020-07-04 06:30

DeepLearning (六) 学习笔记整理：神经网络以及卷积神经网络

神经网络神经网络模型前向传播反向传播NeuralNetwordsTipsandTricksGradientCheckRegularization激活函数sigmoid函数TanhRelu稀疏编码卷积神经网络卷积局部感知权值共享多通道卷积卷积输出大小计算公式池化

Liu_LongPo·2020-07-02 09:59

lasso,lars算法详细推导过程-数学

关注他317人赞同了该文章Lasso是LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator的简称，是一种采用了L1正则化（L1-regularization)的线性回归方法

kyle1314608·2020-07-02 07:46

通过Spark进行ALS离线和Stream实时推荐

ALS简介ALS是alternatingleastsquares的缩写,意为交替最小二乘法；而ALS-WR是alternating-least-squareswithweighted-λ-regularization

huangyueranbbc·2020-07-02 03:38

Coursera机器学习-Week 3-测验:Regularization

正则化方法：J(θ)=12m[∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2+λ∑i=1nθ2j]J(θ)=12m[∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2+λ∑i=1nθj2]1描述解析A、CA、C，引入正则化方法并不能总取得好的结果，如果λλ过大会导致过拟合，不管是对于traingsettraingset还是exemplesexemples，都会存在这种可能，所以不正确。B、DB、D，增加新的特

f_zyj·2020-07-01 23:16

《机器学习实战》学习笔记第八章 —— 线性回归、L1、L2范数正则项

alince20008·2020-07-01 16:26

Keras.layer()

Input（用于实例化Keras张量）Reshape（调整输入大小）Permute（置换输入的维度）RepeatVector（将输入重复n次）Lambda（将任意表达式封装为Layer对象）ActivityRegularization

Z99999888·2020-07-01 15:45

谱归一化（Spectral Normalization）的理解

SpectralNormalizationforGenerativeAdversarialNetworks》【1】是TakeruMiyato在2018年2月发表的一篇将谱理论应用于Gan上的文章，在2017年，本文的第3作者YuichiYoshida就发表了一篇著名的谱范数正则（SpectralNormRegularization

田神·2020-07-01 13:13

分类数据增强论文“CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features”

ICCV2019的论文。RegionalDropout策略已被证明可以提高分类任务的准确性。这种方法用于引导模型去关注对象中辨别能力较弱的部分，比如人的腿部而不是人的头部，从而使网络去有更强的概括能力，并且可以获得更好的object定位能力。另一方面，现有的regionaldropout方法只是简单的放置一个黑色的patch或者噪声块(比如Cutout)，这样就导致了信息损失和信息的不准确性。作者

Najlepszy·2020-07-01 12:56

庖丁解牛yolo_v4之DropBlock

论文：DropBlock:AregularizationmethodforconvolutionalnetworksGithub：https://github.com/miguelvr/dropblockhttps

Bruce_0712·2020-07-01 08:26

最优化方法：L1和L2正则化regularization

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

曾先森~~·2020-06-30 20:37

机器学习——L1和L2正则化

正则化（Regularization）训练机器学习模型的要点之一是避免过拟合。如果发生过拟合，模型的精确度会下降。这是由于模型过度尝试捕获训练数据集的噪声。

zqnnn·2020-06-30 19:43

L1正则化和L2正则化的详细直观解释

正则化（Regularization）转自：此处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ℓ1ℓ1-norm和ℓ2ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2

这孩子谁懂哈·2020-06-30 15:26

RGCN - Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks 使用图卷积网络对关系数据进行建模 ESWC 2018

yyl424525·2020-06-30 11:44

地球物理书籍

（高清版资源）2015-11-18桔灯勘探↑↑↑1《反演理论》（InverseProblemTheory）下载地址链接:http://pan.baidu.com/s/1hq8TSMS密码:kti92RegularizationofInverseProblems

Innerpeace_yu·2020-06-30 09:44

【机器学习个人笔记】用sklearn实现特征正则化Regularization

【机器学习个人笔记】用sklearn实现特征正则化我们在学习机器学习的时候会经常听到正则化（Regularization），其一般是用于改善或者减少过度拟合问题。

carry_1024·2020-06-30 06:51

深度学习剖根问底：weight decay等参数的合理解释

因为权值过大的话，对于sigmoid的来说，容易导致数值在饱和区，反向传播导致梯度基本的不跟新；weightdecay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度

BigCowPeking·2020-06-29 18:04

深度学习与神经网络:AIC,BIC,L1,L2

在学习深度学习时,我们经常会听到AIC,BIC还有l1,lasso等regularization的知识。

云时之间·2020-06-29 04:44

1.机器学习中的L0、L1与L2范数到底是什么意思？

L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，也叫“稀疏规则算子”（Lassoregularization）。既然L0可以实现稀疏，为什么不用L0，而要用L1呢？

加油！小小七·2020-06-29 04:19

什么是机器学习中的正则化（Regularization）

https://www.toutiao.com/a6700336339163808267/Regularization：在现有Features不变情况下，降低部分不重要Features的影响力。

喜欢打酱油的老鸟·2020-06-29 03:00

【学习笔记】动手学深度学习task03

文章目录一、过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念2.模型选择3.权重衰减3.1L2范数正则化（regularization）3.2丢弃法（dropout）二、梯度消失、梯度爆炸1.梯度消失和梯度爆炸

大象大象你的鼻子怎么那么长·2020-06-29 01:29

最通俗的深度学习中的正则化Regularization

一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试，以下为四种可能的情况：可见①、④两种情况的训练集误差都很小，接近optimalerror，这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。相反，②、③两者的训练集误差很大，这就称为highbias。因此我们知道，bias就是衡

ypfzhao·2020-06-29 01:56

【吴恩达机器学习笔记】Week4 ex3答案

grad]=lrCostFunction(theta,X,y,lambda)%LRCOSTFUNCTIONComputecostandgradientforlogisticregressionwith%regularization

Vincent__Lai·2020-06-28 21:37

论文阅读笔记: Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks

Introduction2.神经关系建模（Neuralrelationalmodeling）2.1关系图卷积网络（Relationalgraphconvolutionalnetworks）2.2正则化（Regularization

青山白云间·2020-06-28 19:17

笔记: 斯坦福大学机器学习第七课“正则化(Regularization)”

斯坦福大学机器学习第七课"正则化“学习笔记，本次课程主要包括4部分：1)TheProblemofOverfitting(过拟合问题)2)CostFunction(成本函数)3)RegularizedLinearRegression(线性回归的正则化)4)RegularizedLogisticRegression(逻辑回归的正则化)以下是每一部分的详细解读。1)TheProblemofOverfit

weixin_34195142·2020-06-28 13:12

机器学习之——归一化

之前我们讨论了几个机器学习的模型，线性回归模型(LinearRegression)和逻辑回归模型(LogisticRegression)，这一次我们讨论一下关于模型数据拟合的问题以及归一化方法(Regularization

weixin_33712987·2020-06-28 03:21

炼丹技巧

1.无脑Adam它的默认初始学习率是0.001,但是发现设置为0.0002效果很好注意记录loss的时候最好把cross-entropy和regularization的loss分来记录，同时对比，最好是刚开始时两个方面的

weixin_30765505·2020-06-28 00:40

神经网络解决过拟合的方法

总结simplermodelstructureregularizationdataaugmentationdropoutBootstrap/BaggingensembleearlystoppingutilizeinvarianceBayesian

wchzh2015·2020-06-27 14:18

Subword Regularization

论文：SubwordRegularization:ImprovingNeuralNetworkTranslationModelswithMultipleSubwordCandidates1，动机subword

yealxxy·2020-06-27 08:59

NG机器学习总结-（五）正则化 Regularization

一、过拟合问题在解释什么是过拟合问题之前，首先还是以房价预测为例。假设这里我们用三种不同的模型去拟合数据集，如下图三种情况：从第一张图看，我们发现我们是用一条直线去拟合数据，但是这样的拟合效果并不好。从数据中，很明显随着房子面积的增大，房价的变化趋于稳定或者说越往后变化越平缓。这种情况属于模型并没有很好的拟合数据，我们称这种情况为欠拟合（underfitting）或者叫做高偏差。从第二张图看，我们

带着小板凳学习·2020-06-27 08:26

通俗易懂的Xgboost原理推导

blog.csdn.net/u013648367/article/details/73194537通常情况下,机器学习的目标任务是最小化损失函数.损失函数通常会有如下的形式:loss=∑il(yi^,yi)+Regularizationloss

海淼林·2020-06-27 07:27

超参数momentum与weight-decay的作用

在损失函数中，weightdecay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weightdecay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响，若weightdecay

maocaisheng·2020-06-27 05:29

keras学习笔记

neurallayers(神经层),costfunctions(损失函数),optimizers(优化器),initializationschemes(初始化方案),activationfunctions(激活函数),regularization

npupengsir·2020-06-27 05:01

【deeplearning.ai笔记第二课】1.4 正则化，权重初始化和输入归一化

我们来看一下：1.1costfunction加上正则项L2regularization即在costfunction加上L2norm:∑θ2L1regularization即在costfunction加上

adrianna_xy·2020-06-27 03:52

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

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）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在trainingdata上的error渐渐减小，但是在

wepon_·2020-06-27 03:30

训练CNN你需要知道的tricks/tips

dataaugmentation-pre-processonimages-initializationsofNetworks-sometipsduringtraining-selectionsofactivationfunctions-diverseregularizations-someinsightsfound

tech_chenlongzhen·2020-06-26 18:52

L1 / L2 正规化 (Regularization)

一、过拟合我们知道,过拟合就是所谓的模型对可见的数据过度自信,非常完美的拟合上了这些数据,如果具备过拟合的能力,那么这个方程就可能是一个比较复杂的非线性方程,正是因为这里的x^2和x^3使得这条虚线能够被弯来弯去,所以整个模型就会特别努力地去学习作用在x^3和x^2上的cd参数.但是我们期望模型要学到的却是这条蓝色的曲线.因为它能更有效地概括数据.而且只需要一个y=a+bx就能表达出数据的规律.或

小道萧兮·2020-06-26 15:55

线性回归---7,正则化的线性模型

Lasso回归ElasticNet弹性网络Earlystopping1RidgeRegression(岭回归，又名岭回归是线性回归的正则化版本，即在原来的线性回归的costfunction中添加正则项（regularizationterm

纯生²⁰¹⁷⁺¹³·2020-06-26 12:53

深度学习中的标签平滑正则化（Label Smoothing Regularization）方法原理详解

论文：https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf(一)、为什么有标签平滑正则化（LabelSmoothingRegularization,LSR）的方法?

.我心永恒_·2020-06-26 11:03

机器学习基石 - Regularization

机器学习基石下(MachineLearningFoundations)—MathematicalFoundationsHsuan-TienLin,林轩田，副教授(AssociateProfessor)，资讯工程学系(ComputerScienceandInformationEngineering)RegularizedHypothesisSetstepback=constrainedoptimiz

纫秋兰以为佩·2020-06-26 11:10

损失函数

损失函数(lossfunction)=误差部分(lossterm)+正则化部分(regularizationterm)1.误差部分1.1goldterm,0-1损失函数,记录分类错误的次数1.2Hingeloss

一头食量超大的小猪·2020-06-26 10:01

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