regularization 第19页

[tf] tensorflow中加入正则化的方法

接着在建图的时候loss_reg=tf.add_n(tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES))像这样使用tf.GraphKe

VanJordan·2019-04-28 14:09

神经网络regularization技巧 dropbock

大纲dropblock：AregularizationmethodforconvolutionalnetworksAbstractDeepneuralnetwork

bujingyu12345·2019-04-23 16:30

神经网络的优化（3）----Early Stopping

会介绍三个方法：earlystopping、Regularization和dropout。

/home/liupc·2019-04-18 11:29

PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout

正则化（Regularization）机器学习中，许多策略被显式的设计来减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价），这些策略统称为正则化。正则化的目的是限制参数过多或者过大，避免模型更加复杂。

misite_J·2019-04-14 21:41

归一化（normalization）、标准化（standardization）以及正则化（regularization）比较

文章目录概括术语混淆特征缩放归一化(normalization)Rescaling(min-maxnormalization)Meannormalization均值归一化标准差标准化Scalingtounitlength其他归一化方式Standardization（标准化）概括首先根据维基百科（参考[3]）中所说，归一化（normalization）和标准化（standardization）都属于

Castlehe·2019-04-03 17:30

深度学习的训练技巧总结--台大李宏毅机器学习课程笔记

以后查阅也方便，来源：李宏毅机器学习课程EarlyStopping此时提前停止的testingset是有label的data，一般是自己划分出来的Val验证集数据或类似kaggle的publicsetRegularization

弦音2018·2019-04-01 21:15

【DeepCV】模型正则化 regularization

BacktoDeepCVregularization本意就是调整对象(函数等)使其更合乎常态（regular）或平滑，翻译成正则化不明所以。我喜欢叫他抛光。不够雅，但是表意更准确。

鹅城惊喜师爷·2019-03-26 17:02

「Deep Learning」Note on Decoupled Weight Decay Regularization

QQGroup:428014259TencentE-mail：[email protected]://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/88564777作者之前提出余弦退火学习率调整策略，在这篇论文中提出AdamW。作者：IlyaLoshchilov,FrankHutter单位：UniversityofFreiburg0摘要L2正则化或

小锋子Shawn·2019-03-23 00:16

pytorch实现L2和L1正则化regularization的方法

2.1未加入正则化loss和Accuracy2.1加入正则化loss和Accuracy2.3正则化说明3.自定义正则化的方法3.1自定义正则化Regularization类3.2Regularization

pan_jinquan·2019-03-14 16:27

AAAI2019论文

WeightedChannelDropoutforRegularizationofDeepConvolutionalNeuralNetworkHowDoesKnowledgeoftheAUCConstraintheSetofPossibleGro

choose_c·2019-03-13 21:39

机器学习中正则化项L1和L2的直观理解

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\ell_1ℓ1-norm和ℓ2\ell_2ℓ2-norm，中文称作L1

阿拉丁吃米粉·2019-03-02 11:39

机器学习——LR

LR推导1.公式推导机器学习-LR推导及与SVM的区别2.正则化L1范数：是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lassoregularization）。

JoJoSIR·2019-02-24 14:33

深度学习调参

2bigdatatrainvaltest90/10/1099.5/0.4/0.1可以没有testhighbias欠拟合｛bignetwork;trainlonger｝highvariance过拟合{moredata;regularization

gloriazhang2013·2019-02-23 13:00

【keras】神经网络调参

神经网络中需要调的参数很多，如何正确地调参至关重要，需要调节的参数大概有如下几个：神经网络的层数每层神经元的个数如何初始化Weights和biasesloss函数选择哪一个选择何种Regularization

CallMeJacky·2019-02-19 17:10

基于pytorch 的 orthogonal_regularization（正交规范化）实现

本程序给出了orthogonalregularization的pytorch的实现，直接返回模型的损失。

月下花弄影·2019-02-19 14:03

keras，FCN，mnist手写数字识别，实例，添加隐藏层，添加正则化L2，防止过拟合

正则化（Regularization）L1和L2正则都是比较常见和常用的正则化项，都可以达到防止过拟合的效果。L1正则化的解具有稀疏性，可用于特征选择。L2正则化的解都比较小，抗扰动能力强。

iamcfb_·2019-02-17 17:42

深入理解L1、L2正则化

1正则化的概念正则化(Regularization)是机器学习中对原始损失函数引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。

ZingpLiu·2019-02-14 17:00

tensorflow loss

tf.losses.get_total_loss函数tf.losses.get_total_loss(add_regularization_losses=True,name='total_loss')定义在

DRACO于·2019-01-17 15:35

什么是过拟合 (Overfitting)

学习资料:Tensorflow:dropout教程PyTorch:dropout教程Theano:l1l2regularization教程今天我们会来聊聊机器学习中的过拟合overfitting现象,和解决过拟合的方法

qq_36553031·2019-01-15 18:53

CTR预估论文精读(八)--Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

系统总览2.1电商CTR数据特点2.2特征处理(UserBehaviorFeatures)2.3BaseModel2.4DeepInterestNetwork3.训练技术3.1Mini-batchAwareRegularization3.2Dice

dby_freedom·2019-01-06 17:21

CTR预估论文精读(八)--Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

系统总览2.1电商CTR数据特点2.2特征处理(UserBehaviorFeatures)2.3BaseModel2.4DeepInterestNetwork3.训练技术3.1Mini-batchAwareRegularization3.2Dice

dby_freedom·2019-01-06 17:21

深度学习入门-框架keras-4keras网络层介绍

目录关于Keras层核心网络层全连接层（Dense）ActivationDropoutFlattenInputReshapePermuteRepeatVectorLambdaActivityRegularizationMaskingSpatialDropout1DSpatialDropout2DSpatialDropout3D

Chise1·2018-12-28 14:16

dropblock 实现

DropBlock:AregularizationmethodforconvolutionalnetworksDropBlock由原本的Dropout的随机丢弃点改变为丢弃整个块，如上图所述。

冰菓(笑)·2018-12-19 10:55

吴恩达深度学习笔记(31)-为什么正则化可以防止过拟合

（Whyregularizationreducesoverfitting?）为什么正则化有利于预防过拟合呢？为什么它可以减少方差问题？我们通过两个例子来直观体会一下。

极客Array·2018-12-17 23:36

深度学习中的归一化(normalization)和正则化(regularization)

机器学习的学习过程基于概率和统计学，学习到的知识能用于其它数据的一个基本假设是独立同分布(IID)，因此把数据变成同分布是很有必要的。A.权重归一化:WN不归一化特征，而是归一化权重。假设卷积核的向量形式是，感受野的向量形式是，偏置为。一个神经元的输出可以表示为：。把权值写成：，因为，所以。这样，权值向量的模长就是，方向就是。模长和方向不再耦合，可以加速收敛。损失函数关于的导数：。损失函数关于的导

Sinoai·2018-12-17 16:39

机器学习中的正则化（Regularization）

参考知乎回答：https://www.zhihu.com/question/20924039以及博客https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975定义&用途经常能在LOSS函数的后面看到额外加了一项，这一项就是用来正则化的，为了限制损失函数中一些参数正则化是用来干什么的呢？--是用来防止过拟合的这个图表示的就是过拟合的状态，这样

BeforeEasy·2018-12-15 15:15

【PaperReading】Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision(Label Smoothing)

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf1.ModelRegularizationviaLabelSmoothing主要思想是改变以往groundtruthlabelonehot

Cloveryww·2018-12-15 13:59

解释L1、L2正则化

使用机器学习方法解决实际问题时，我们通常要用L1或L2范数做正则化（regularization），从而限制权值大小，减少过拟合风险。

鲸鱼啊·2018-12-10 16:33

Coursera-Machine Learning-ex2

SomePoints:Wecanuseregularizationtopreventoverfitting.notetheindexofthetabeginat1intheregularizationformula.TheResults

language_zcx·2018-12-09 18:24

The Regularization method to reduce over-fitting

WhyweneedregularizationAsthedeepneuralnetworkbecomesmoreandmorecomplicated,theover-fittingproblemwillappear.Thereforeweneedsometrickstoovercometheover-fittingproblem.Oneofthesolutionstotackleitisdoing

AlexanderGreat·2018-12-02 21:50

『DropBlock: A regularization method for convolutional networks』论文笔记

一为什么读这篇覃辉心心念的，GoogleBrain最新出的一篇。都知道dropout可以抑制过拟合，不过卷积网络里好像没怎么见到dropout的身影，特别是ResNet的网络结构里，压根没有dropout出现，从本文的题目就可以看出来，本篇提出的DropBlock就是专为CNN提供的。二截止阅读时这篇论文的引用次数2018.11.240次。毕竟10月30号才出的三相关背景介绍本文已经被2018年的

ktulu7·2018-11-25 21:04

训练神经网络一般调参步骤

因此正确有序地调参很重要，需要调节的参数大概有如下几个[1]：神经网络的层数每层神经元的个数如何初始化Weights和biasesloss函数选择哪一个选择何种Regularization？

IndexFziQ·2018-11-20 09:36

svm实现图片分类（python）

目录前言knnvs.svmsvm&linearclassifierbiastricklossfunctionregularizationoptimization代码主体导入数据及预处理svm计算loss_function

normol·2018-11-19 17:28

深度学习基础--loss与激活函数--Total variation loss

Totalvariationloss/totalvariationregularization/Totalvariationdenoising 参考资料：https://en.wikipedia.org

whitenightwu·2018-11-19 09:43

DropBlock：谷歌提出卷积正则化方法，CNN中的正则化

arXiv新上一篇被NIPS2018会议接收的论文《DropBlock:Aregularizationmethodforconvolutionalnetworks》，作者为来自谷歌大脑的研究人员，提出了一种专门针对卷积层正则化的方法

Hym_eric·2018-11-13 18:01

Stanford机器学习---第七讲机器学习系统设计

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、神经网络、机器学习系统设计

还可以吧有点纯纯的·2018-11-12 13:49

神经网络模型建立步骤

weshouldfollowthesestepsbelow.1.Sanitycheckyourloss.IFYouuseasoftmaxclassifier,weexpectthelossforrandomweights(withnoregularization

Liu Zhian·2018-11-11 15:32

Stanford机器学习---第九讲聚类

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、神经网络、机器学习系统设计

还可以吧有点纯纯的·2018-11-11 04:10

机器学习与深度学习系列连载：第二部分深度学习（六）深度学习技巧3（Deep learning tips- Early stopping and Regularization）

深度学习技巧3（EarlystoppingandRegularization）本节我们一起探讨EarlystoppingandRegularization，这两个技巧不是深度学习特有的方法，是机器学习通用的方法

人工智能插班生·2018-11-04 08:57

「Reinforcement Learning」Note on Temporal Regularization

QQGroup:428014259SinaWeibo：小锋子ShawnTencentE-mail：[email protected]://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/83660022作者：PierreThodoroff,AudreyDurand,JoellePineau,DoinaPrecup单位：McGillUniversity

小锋子Shawn·2018-11-02 18:12

机器学习--正则化(Regularization)

过拟合问题：下图是一个回归问题第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；我们看看这些数据，很明显，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓。因此线性回归并没有很好拟合训练数据。没有很好地拟合训练数据，我们称之为欠拟合，或者叫做高偏差第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据。我们可以看出，若给出一个新的值使之预测，它将表

Charles_TheGod·2018-10-31 18:24

谱范数正则（Spectral Norm Regularization）的理解

近来，DeepMind的一篇论文《LARGESCALEGANTRAININGFORHIGHFIDELITYNATURALIMAGESYNTHESIS》（arXiv:1809.11096v1）[1]（通过大规模Gan训练，得到高精度的合成自然图像）引起了广泛的关注。其中，为保证其大批次（batch够大）Gan训练的稳定性，[1]引入了谱范数正则技术（SpectralNormRegularizatio

田神·2018-10-30 20:44

神经网络优化-正则化&DropOut

实现正则化主要需要在两个地方做出修改：1.cost计算（L2regularization）#正则化n=len(parameters)//2cost_extra=0forxinrange(n):w=parameters

Bazingaea·2018-10-28 18:59

L1与L2损失函数和正则化的区别

本文翻译自文章：DifferencesbetweenL1andL2asLossFunctionandRegularization，如有翻译不当之处，欢迎拍砖，谢谢~ 在机器学习实践中，你也许需要在神秘的

山阴少年·2018-10-21 10:09

论文阅读记录表

NoDateC/JTitlecodenote12018-07-29CVPR17MatrixTri-FactorizationwithManifoldRegularizationforZero-shotLearningNote22018

一亩高粱·2018-10-18 00:00

tensorflow中添加L2正则化损失

然后创建regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(REGULARIZATION_RATE)，再应用函数regularization_loss=t

banluxinshou·2018-10-16 19:00

损失函数正则化方法

所谓【惩罚】是指对损失函数中的某些参数做一些限制L1正则化(ℓ1-norm)使用L1正则化的模型建叫做LassoRegularization(Lasso回归),直接在原来的损失函数基础上加上权重参数的绝对值

黑桃5200·2018-10-15 15:01

【机器学习】一文读懂正则化与LASSO回归，Ridge回归

2.正则化（Regularization）正则化是结构风险（损失函数+正则化项）最小化策略的体现，是在经验风险（平均损失函数）上加一个正则化项。正

齐在·2018-10-10 20:35

RNN(recurrent neural network regularization)

论文：https://arxiv.org/pdf/1409.2329.pdf摘要：论文为RNN中的LSTM单元提出一个简单的调整技巧，dropout在调整神经网络中取得非常大的成功，但是在RNN（循环神经网络）和LSTM中表现不好。论文展示了如何正确的在LSTM中应用dropout，并且显示出该技巧能够显著减少过拟合现象。介绍：循环神经网络(RNN)是一个连续神经网络，用于解决语言模型、语音重建和

奔跑的林小川·2018-10-10 11:26

tensorflow使用L2 regularization正则化修正overfitting过拟合

L2正则化原理：过拟合的原理：在loss下降，进行拟合的过程中（斜线），不同的batch数据样本造成红色曲线的波动大，图中低点也就是过拟合，得到的红线点低于真实的黑线，也就是泛化更差。可见，要想减小过拟合，减小这个波动，减少w的数值就能办到。L2正则化训练的原理：在Loss中加入（乘以系数λ的）参数w的平方和，这样训练过程中就会抑制w的值，w的（绝对）值小，模型复杂度低，曲线平滑，过拟合程度低（奥

秦伟H·2018-10-07 11:01

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