regularization

机器学习 l1 相比于 l2 为什么容易获得稀疏解？

现在施加L2regularization
dulingtingzi·2018-05-14 18:30

为什么正则化（Regularization）可以减少过拟合风险

在解决实际问题的过程中，我们会倾向于用复杂的模型来拟合复杂的数据，但是使用复杂模型会产生过拟合的风险，而正则化就是常用的减少过拟合风险的工具之一。过拟合过拟合是指模型在训练集上误差很小，但是在测试集上表现很差(即泛化能力差)，过拟合的原因一般是由于数据中存在噪声或者用了过于复杂的模型拟合数据。如下图所示，下图中的训练样本是三次多项式加了点噪声得到的，然后用不同的多次项拟合，M代表最高次项次数，下面
qq_23304241·2018-05-13 16:06

正则化线性模型：岭回归 Ridge Regression、Lasso 回归、Elastic Net (弹性网络) 和 Early stopping

1.RidgeRegression岭回归,又名Tikhonovregularization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
元气少女wuqh·2018-05-11 23:43

L1、L2正则化

一、什么是L1、L2正则化（Regularization）参考文献：https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975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
csdn_lzw·2018-05-02 16:54

CNN学习笔记(5)---正则化

10.Regularization正则化有效防止模型的过拟合10.1l2l2正则化—邻回归（Ridgeregression）—Tikhonov正则化假设待正则的网络层参数为ww,l2l2正则式为：l2=
Codename-NC·2018-04-27 00:28

防止过拟合篇 ： 正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

转载自：l1、l2、dropout、...避免过拟合的方法：earlystopping、数据集扩增（Dataaugmentation）、正则化（Regularization，dropout等。
jiachen0212·2018-04-20 09:32

Stanford机器学习-Regularization

Theproblemofoverfitting在前面的LinearRegression和LogisticRegression中，给定一个数据集，我们都希望找到一条线去拟合数据或是对数据进行合理有效的分类。在线性回归预测房价的例子中，第一次我们用一条直线来拟合数据，但处于一直上升的趋势，实际中房价应该会逐步趋于平稳，显然不符合实际，我们说这个拟合模型是**"欠拟合的"或是“高偏差的”；第二次我们使用
Forlogen·2018-04-11 23:25

《Google 机器学习速成课程》笔记2 正则化

简化正则化(RegularizationforSimplicity)：L₂正则化请查看以下泛化曲线，该曲线显示的是训练集和验证集相对于训练迭代次数的损失。
达文西wgj·2018-04-11 16:56

机器学习 正则化(regularization)

手工或者使用一些算法(如PCA)2.正则化,保留特征,但是减少参数大小.正则化高次项导致了过度拟合,所以只要将高次项的系数逼近为0的话,就可以拟合了,既在一定程度上减少参数θθ的值.其中λλ称为正则化参数(regularizationparameter
Claroja·2018-04-04 16:46

卷积神经网络经典论文的学习笔记

1OptimizationalgorithmAndRegularization1.1Optimizationalgorithm1.2Regularization2ConvolutionalNeuralNetwork2.1ConvolutionGeneraldevelopmentprocess2.2Deconvolution2.3Classicalconvolutionnetworks2.3.1Al
kevinoop·2018-04-01 10:05

神经网络学习（九）优化方法：规范化

规范化本节，我们会讨论一种最为常用的规范化（regularization）手段——有时候被称为权重衰减（weight-decay）或者L2规范化（regularization）。
oio328Loio·2018-03-18 10:37

吴恩达《deeplearning深度学习》课程学习笔记【3】（精简总结）

3.正则化（Regularization）减小过拟合，降低高方差，提高模
竹聿Simon·2018-03-17 16:35

[机器学习速成课程]简化正则化 (Regularization for Simplicity)-学习笔记

L₂正则化请查看以下泛化曲线，该曲线显示的是训练集和验证集相对于训练迭代次数的损失。图1.训练集和验证集损失。图1显示的是某个模型的训练损失逐渐减少，但验证损失最终增加。换言之，该泛化曲线显示该模型与训练集中的数据过拟合。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。也就是说，并非只是以最小化损失（经验风险最小化）为目标：而是以最小化损失和复杂度为目标，
WANGYULONG66·2018-03-16 13:53

Tensorflow Layer指南-创建卷积神经网络

我们可以通过layer对象的方法来很方便的实现我们常见的一些对神经网络层操作，例如添加激活函数，应用dropoutregularization减少过拟合等。在本教程中
1桶·2018-03-13 22:27

Tensorflow Layer指南-创建卷积神经网络

我们可以通过layer对象的方法来很方便的实现我们常见的一些对神经网络层操作，例如添加激活函数，应用dropoutregularization减少过拟合等。在本教程中
1桶·2018-03-13 22:27

岭回归（Ridge Regression）、OLS和吉洪诺夫正则化（Тихонов regularization）

岭回归（RidgeRegression）、普通最小二乘（OLS）和吉洪诺夫正则化（Тихоновregularization）线性模型和线性回归在机器学习相关教材上提到的比较少，一般在矩阵统计优化等数学理论相关的材料中才会介绍
江户川柯壮·2018-03-07 22:11

DeepLearning - Regularization

IhavefinishedthefirstcourseintheDeepLearnin.aiseries.Theassignmentisrelativelyeasy,butitindeedprovidesmanyinterestinginsight.Youcanfindsomesummarynotesofthefirstcourseinmyprevious2posts.sigmoidandshal
风雨中的小七·2018-03-06 10:00

第三周（Logistic回归 + Regularization）-【机器学习-Coursera Machine Learning-吴恩达】

目录：逻辑回归模型多类别分类正则化1逻辑回归模型1）逻辑回归的假设函数：利用Logistic函数，使输出范围控制在【0，1】之间2）决策边界由logistic函数的图像可以看出当y=1时：也就是说：这样，就会形成一个判断输出为0还是1的边界（X为变量，与参数theta有关），称为决策边界。3）代价函数简化：（在使用梯度下降时，用这个函数确认每一次迭代J(theta)都是减少的）向量化：4）梯度下降
阿凯就好·2018-03-05 22:49

正则化原理总结

正则化理论（RegularizationTheory）是Tikhonov于1963年提出的一种用以解决逆问题的不适定性的方法。
nini_coded·2018-02-11 02:28

深度学习: Regularization (正则化)

Introduction正则化，regularization，也即约束。是防止过拟合的诸多手段之一，很常用。通过限制参数值域空间，显式地控制了模型复杂度，从而避免了过拟合。
JNingWei·2018-02-01 23:24

聊聊机器学习中的损失函数

机器学习算法一般都是对损失函数(LossFunction)求最优，大部分损失函数都是包含两项：损失误差项(lossterm)以及正则项(regularizationterm):J(w)=∑iL(mi(w
legendavid·2018-01-31 19:01

Normalization、Standardization and Regularization

1、NormalizationOnonehand,normalizationrescalesthevaluesintoarangeof[0,1].Thismightbeusefulinsomecaseswhereallparametersneedtohavethesamepositivescale.However,theoutliersfromthedatasetarelost.Xchanged=
songjinbo3·2018-01-28 16:21

Over-fitting、under-fitting 与 regularization

机器学习中一个重要的话题便是模型的泛化能力，泛化能力强的模型才是好模型，对于训练好的模型，若在训练集表现差，不必说在测试集表现同样会很差，这可能是欠拟合导致；若模型在训练集表现非常好，却在测试集上差强人意，则这便是过拟合导致的，过拟合与欠拟合也可以用Bias与Variance的角度来解释，欠拟合会导致高Bias，过拟合会导致高Variance，所以模型需要在Bias与Variance之间做出一个权
cs24k1993·2018-01-21 14:09

斯坦福完全可解释深度神经网络：你需要用决策树搞点事

其论文《BeyondSparsity:TreeRegularizationofDeepModelsforInterpretability》已被AAAI2018接收。
机器之心V·2018-01-11 06:10

【数据极客】Week3_训练深度神经网络的技巧

VanishingGradientProblem梯度消失问题ReLURectifiedLinearUnitMaxoutAdaptiveLearningRateAdagradMomentum动量AdamEarlyStopping提早终止Regularization
zxca368·2018-01-07 11:51

Tensorflow学习笔记：基础篇（8）——Mnist手写集改进版（过拟合与Dropout）

Dropout）前序—前文中，我们在三层全连接神经网络中使用了Tensorboard对模型训练中的参数与模型架构进行可视化显示—本文我们来说一个相对简单的问题：过拟合Reference：正则化方法：L1和L2regularization
Laurenitum·2018-01-07 00:42

DNN训练技巧（Tips for Training DNN）

RecipeofDeepLearning训练集上效果差换激活函数Newactivationfunction自适应学习率AdaptiveLearningRate训练集上效果好的基础上测试集上效果差早停EarlyStopping正则化RegularizationD
蓝色枫魂·2017-12-26 17:08

我才接触到的深度学习的一系列不那么相关的概念weight decay ，crop等等概念

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
qq_27292549·2017-12-18 20:56

统计学习方法(-)

结构风险(Structuralriskminimization,SRM)是为了防止过拟合而提出来的策略，结构风险最小化等价于正则化(regularization)。
lc900730·2017-12-16 23:46

深度学习3：手动实现L2正则化（L2 Regularization）

在神经网络中，正则化的作用是防止过拟合，本文将结合一个实例来讲解神经网络中的L2正则化，并手动（不使用框架）实现出来。先来看代码运行结果：增加L2正则化之前增加L2正则化之后：L2正则化为：λ2m||W||2，其中λ是超参数，m是一个batch中数据个数，除以2的原因是在求导的时候抵消掉。这个神经网络有两个输入节点和一个输出节点。该模型可以完成简单的二分类功能。其中，增加L2正则化之后，前向传播的
蜗牛爱上星星·2017-12-15 19:21

No.7 Regularization

TheProblemofOverfittingExample1:LinearRegression(Housing)Example2:LogisticRegression（g：sigmoidfunction）AddressingOverfitting:lotsoffeaturesandverylittletrainingdata,then,overfittingcanbeaproblemTheSol
关于我在程序员路上越走越远·2017-12-11 05:50

吴恩达 机器学习笔记七（lecture 7）（正则化Regularization）

正则化Regularization1、过拟合overfittingeg1:线性回归图一：欠拟合，高偏差图三：过拟合，高方差（一般在变量很多的时候发生，这种时候训练出的方程总能很好拟合训练数据，但是对于新的样本数据不能体现出很好的繁华能力
cheney康·2017-12-01 17:12

正则化（regularization）

一、过拟合（overfitting）问题上图是房价（Price）与房子面积（Size）的关系的实例。我们的目标是利用多项式回归来根据房子面积来预测房价。左边的模型仅用了一次项，此时模型参数有俩θ0、θ1，是一条直线；直观的观察样本点（红色×）的趋势，我们发现该模型并不能很好的拟合两者的关系（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）。此类情况称为欠拟合（underfitt
guoyunfei20·2017-11-29 17:18

What are methods to make a predictive model more robust to outliers?

Usingsmoothingmethod,movingaverage/Savizy-GolayMethod)Usetherobustalgorithms:TreeAlgorithms(decisiontree)/Regularization
Ms柠檬·2017-11-27 01:08

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-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和
Ten_Minutes·2017-11-21 21:02

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-27（Structured SVM part 2；结构化支持向量机 part 2）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-27（StructuredSVMpart2；结构化支持向量机part2）PDFVIDEOStructureSVM接上篇这里写图片描述Regularization这里写图片描述番外篇
holeung·2017-11-10 11:34

cs231n assignment(1.2) svm分类器

SVM分类器练习的宗旨在于：实现全向量模式的SVM损失函数实现全向量模式的SVM梯度使用数值检测来检测结果使用验证集来调试学习率（learningrate)和正则强度(regularizationstrength
小杨cafe·2017-11-07 14:37

吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 编程作业——Regularization（2-1.2）

如果数据集没有很大，同时在训练集上又拟合得很好，但是在测试集的效果却不是很好，这时候就要使用正则化来使得其拟合能力不会那么强。importnumpyasnpimportsklearnimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearn.datasetsfromreg_utilsimportload_2D_dataset,compute_cost,forward_pro
Hansry·2017-11-06 13:06

StanFord ML 笔记 第八部分

第八部分内容：1.正则化Regularization2.在线学习(OnlineLearning)3.ML经验1.正则化Regularization1.1通俗解释引用知乎作者：刑无刀解释之前，先说明这样做的目的
影醉阏轩窗·2017-11-04 01:00

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?1-norm和?
Ten_Minutes·2017-11-01 17:12

keras实现attention based sequence to sequence model(首稿)

):''':paramatten_states:previousstatesforattention:paramstates_len:lengthofstate:paramL2Strength:forregularization
芦金宇·2017-10-27 21:21

论文共读 | “阳奉阴违”的半监督学习算法 - Virtual Adversarial Training

论文介绍VirtualAdversarialTraining:aRegularizationMethodforSupervisedandSemi-
Paper_weekly·2017-10-21 00:00

深度学习－－通过正则化regularization防止overfitting

通过正则化regularization防止overfitting增加训练数据集的量和减小神经网络的规模是减小overfitting的途径之一．但更深层更大的网络潜在有更强的学习能力，即使对于固定的神经网络和固定的训练集仍可以减小
阿卡蒂奥·2017-10-18 16:46

吴恩达 深度学习 编程作业（2-1）- Initialization & Regularization & Gradient Checking

吴恩达Coursera课程DeepLearning.ai编程作业系列，本文为《改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化》部分的第四周“深度学习的实践方面”的课程作业，同时增加了一些辅助的测试函数。另外，本节课程笔记在此：《吴恩达Coursera深度学习课程DeepLearning.ai提炼笔记（2-1）–深度学习的实践方面》，如有任何建议和问题，欢迎留言。Youcangetthesupport
大树先生的博客·2017-09-29 20:49

overfitting和regularization、dropout

转自：http://blog.csdn.net/mdzzzzzz/article/details/78028123Overfitting1.过度拟合(从知乎上看到的)(1)对于机器来说，在使用学习算法学习数据的特征的时候，样本数据的特征可以分为局部特征和全局特征，全局特征就是任何你想学习的那个概念所对应的数据都具备的特征，而局部特征则是你用来训练机器的样本里头的数据专有的特征.(2)在学习算法的作
勤劳的凌菲·2017-09-27 19:14

深度学习中Dropout和Layer Normalization技术的使用

srivastava14a/srivastava14a.pdfLayerNormalization:https://arxiv.org/abs/1607.06450RECURRENTNEURALNETWORKREGULARIZATIONhttps
warrioR_wx·2017-09-24 20:33

Deeplearning.ai Course-2 Week-1 Programming Assignment2

正交化主要有两种方式实现，Regularization和Dropout，下面我们分别对这两
_刘某人_·2017-09-24 20:24

算法索引

目录正则化算法（RegularizationAlgorithms）集成算法（EnsembleAlgorithms）决策树算法（DecisionTreeAlgorithm）回归（Regression）人工神经网络
rol_ling·2017-09-20 16:15

深度学习（二）overfitting和regularization、dropout

Overfitting1.过度拟合(从知乎上看到的)(1)对于机器来说，在使用学习算法学习数据的特征的时候，样本数据的特征可以分为局部特征和全局特征，全局特征就是任何你想学习的那个概念所对应的数据都具备的特征，而局部特征则是你用来训练机器的样本里头的数据专有的特征.(2)在学习算法的作用下，机器在学习过程中是无法区别局部特征和全局特征的，于是机器在完成学习后，除了学习到了数据的全局特征，也可能习得
mdzzzzzz·2017-09-19 11:20

岭回归原理及代码实现

岭回归(英文名：ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，
peterchan88·2017-09-14 09:35
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