自TensorFlow官方发布其2.0版本新性能以来，不少人可能对此会有些许困惑。因此这一篇概述性的文章，通过实现深度强化学习算法来具体的展示了TensorFlow 2.0的特性。正所谓实践出真知。TensorFlow 2.0的特性公布已经有一段时间了，但很多人对此应当还是一头雾水。在本教程中，作者通过深度强化学习(DRL)来展示即将到来的TensorFlow 2.0的特性，具
衡量预测值与真实值的偏差程度的最常见的loss： 误差的L1范数和L2范数 因为L1范数在误差接近0的时候不平滑，所以比较少用到这个范数 L2范数的缺点是当存在离群点（outliers)的时候，这些点会占loss的主要组成部分。比如说真实值为1，预测10次，有一次预测值为1000，其余次的预测值为1
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2018-08-23 21:39:00
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正则化是为了防止过拟合。1. 范数范数是衡量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小。 范数的一般化定义：对实数p>=1， 范数定义如下： L1范数：当p=1时，是L1范数，其表示某个向量中所有元素绝对值的和。L2范数：当p=2时，是L2范数， 表示某个向量中所有元素平方和再开根， 也就是欧几里得距离公式。 在二维情况下，不同范数的图形如下， q表示的是范
欧式距离：l2范数：l2正则化：l2-loss(也叫平方损失函数)： 总结：l2范数和欧式距离很像，都是开根号。l2正则化和l2-loss都是直接开平方。上面这篇mimic的paper，就是用的l2-loss，可以看到他写的公式就是在l2范数上开平方。也可以这么理解，对于loss，需要求梯度，如果有根号后，梯度的计算就变得复杂了。
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2018-08-24 18:18:00
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批量归一化和残差网络批量归一化（BatchNormalization）对输入的标准化（浅层模型）处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。1.对全连接层做批量归一化位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。全连接：
正则化的基本概念之前博客已有记录， 这里仅对正则化的实现做一点介绍
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2023-06-21 17:31:34
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正则化 正则化是用来防止模型过拟合的过程，常用的有L1正则化和L2正则化两种选项，分别通过在损失函数后加上参数向 量 的L1范式和L2范式的倍数来实现。这个增加的范式，被称为“正则项”，也被称为"惩罚项"。损失函数改变，基 于损失函数的最优化来求解的参数取值必然改变，我们以此来调节模型拟合的程度。L1范式
MSE均方误差（L2 loss）1.代码展示MAE和MSE图片特性import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltsess = tf.Session()x_val = tf.linspace(-1.,-1.,500)target = tf.constant(0.)#计算L2_lossl2_y_val = tf...
原创
2021-08-26 13:43:35
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从好的方面来看，这表明以太坊的基础层非常有用，并且许多人互相竞价以及时进行交易处理。相反，为了使以太坊不断向主流发展，它需要扩大规模，以便能够提供即时和廉价的交易，并满足数十亿用户的需求，而不仅仅是数千名用户。那么，好消息是，一个二层（L2）扩容解决方案的生态系统已经在以太坊周围蓬勃发展，并为大众提供了以多种方式扩展以太坊的途径。我们说“二层（L2）”，因为这些创新的工作原理是从区块链的外围附加到
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2023-10-23 22:31:17
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L2 MPLS: Empowering Seamless Connectivity
In today's fast-paced world, where technology is evolving by the minute, a stable and efficient network connectivity is crucial to meet the demands of busine
一、损失函数 nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss() ，结合了 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 两个函数。 它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。二. 什么是交叉熵交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。举个例子：在做分类训练的时候，如果一个样本属于第 K 类，那么这个类别所对应的输出
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2023-10-11 20:43:15
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续（一） 目录1.L2正则化2.数据处理2.1数据增强2.2数据格式转换3.训练处理A.IOU计算B.位置编码和解码 1.L2正则化作为小白博主，这里有必要先了解下机器学习中老生常谈的正则化的含义。 所谓正则化就是结构风险最小化策略的实现，在经验风险上加一个正则项或罚项，正则项包括L1正则化（L1范数）----线性回归模型和L2正则化（L2范数）-----岭回归 vgg网络的co nv4_3特征图
其实我的专业不是数学专业，只不过在阅读paper时，我们会经常看到0范数或者1范数这些范数问题。本文就来分析看看到时什么是范数？什么是0范数、1范数、2范数？它们的区别又是什么？为了方便某些着急的people，先直观的列举：0 范数：向量中非零元素的个数。1 范数： 向量中各个元素绝对值之和。2 范数： 向量中各个元素平方和的 1/2 次方，L2 范数又称 Euclid
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2023-07-05 22:22:19
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目录前言L2正则化简介线性代数角度小结从图像角度直观理解补充总结参考资料 前言正则化在机器学习和深度学习中都是很重要的技巧，其核心思想是通过偏差的增加来换取方差的减少----用训练误差的增大来换取泛化误差的减小。 实现正则化主要有两类策略： 1）向模型添加限制参数的额外约束 2）向目标函数增加额外项来对参数值进行软约束 常见的L1和L2正则化都是使用的第二种策略L2正则化简介L2正则化项： 不考
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2023-10-21 09:21:19
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损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的$\Phi$是
目录：0 前言1 学习模型正则化 1.1 什么是模型正则化1.2 模型的过拟合2 L1正则化 2.1 LASSO回归思路2.2 L1正则化项与稀疏性2.3 L1正则使用2.4 调参效果3 L2正则化 3.1 岭回归思路3.2 L2正则防止过拟合3.3 L2正则的使用及调参总结0 前言我们已经知道了模型误差 = 偏差 + 方差 + 不可避免的误差，且在机器学习领域中最
推荐守门员应该将球踢到哪个位置，才能让自己的队员用头击中。1.无正则化模型 判别是否有正则化与调用其他计算函数。准确率：0.948/0.915 明显过拟合overfiting了。2.L2正则化公式如下，在原有cost函数基础上增加L2项，L2为参数w的均方根 根据公式书写代码： 增加正则项后，反向传播的导数也会对应改变，其
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2023-10-21 22:12:53
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一、组网需求 两个数据中心之间通过IP核心网进行二层互联二、组网拓扑三、配置要点 在交换机上配置好VLAN, 略 在交换机配置IPv4单播路由协议（如OSPF），保证单播路由可达。略 创建L2GRE实例 配置L2GRE实例本端地址，对端地址 配置L2GRE实例允许转发的VLAN 配置保活功能(可选) &n
原创
2018-05-15 17:01:17
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MPLS VPN L2是华为公司推出的一种广域网虚拟专用网络解决方案，旨在为企业客户提供更安全、更高效的网络连接服务。MPLS VPN L2不仅可以帮助企业客户实现不同地区办公室之间的网络互联，还可以实现企业与合作伙伴之间的安全数据传输。
华为公司采用了一系列创新技术，包括MPLS技术、VLAN技术和VPN技术，来实现MPLS VPN L2方案。通过MPLS技术，华为可以有效地实现跨地域的虚拟专
华为L2认证是华为公司推出的一项认证考试，该认证主要针对网络工程师，包括企业网络工程师和运营商网络工程师等。通过参加并通过华为L2认证考试，可以证明个人在网络方面拥有一定的技能和经验，提高个人的职业竞争力。
华为L2认证考试主要涵盖了网络技术、网络设备、网络管理等方面的知识。参加考试的人员需要具备一定的网络基础知识，并熟悉华为的相关产品和解决方案。考试内容包括理论知识考核和实操能力考核，要求考生
