在机器学习实践中，你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择。通常的两个决策为：1) L1范数 vs L2范数 的损失函数； 2) L1正则化 vs L2正则化。作为损失函数\(Y_{i}\)）与估计值（\(f(x_{i})\)）的绝对差值的总和（\(S\)）最小化：\[S=\sum\limits_{i=1}^{n}|Y_{i}-f(x_{i})|.\]\(Y_{i}\)）与估计值（\(f(x_{
import pandas as pd
import numpy as np
import random
class LogisticRegression:
"""
逻辑回归：
1.随机生成梯度
2.计算损失值: z=X.W+b-->p_array=1/(1+e^-z)-->loss=-ylog(p)-(1-y)log(1-p)+regular_item
3.梯度优化
"""
def
# 在 PyTorch 中实现损失函数的正则化
在深度学习中，正则化是一种有效的策略，可以防止模型过拟合。通过添加正则化项到损失函数中，我们可以使模型在训练过程中更具泛化能力。本文将指导你如何在 PyTorch 中实现损失函数的正则化。
## 流程概述
以下是实现的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义模型 |
|
原创
2024-09-22 05:55:36
363阅读
NLP笔记：常用loss function整理1. 简介2. loss function整理1. MSE（Mean Square Error）2. MAE（Mean Abosolute Error）3. CrossEntropy4. KLDivergence5. Regularization3. 总结4. 参考链接1. 简介接上一篇博客【NLP笔记：常用激活函数考察整理】，这里，我们来考察一下机器
常见的损失函数有哪些？（这里的损失函数严格来说是目标函数，一般都称呼为损失函数）1）0-1损失函数记录分类错误的次数。2）绝对值损失函数通常用于回归中3）平方损失函数即真实值与预测值之差的平方和。通常用于线性模型中，如线性回归模型。之所以采用平方的形式，而非绝对值或三次方的形式，是因为最大似然估计（求损失函数的极小值）与最小化平方损失是等价的。4）对数损失5）指数损失函数常用的优化方法有哪些？对损
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2023-09-09 08:06:35
145阅读
前言在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。其中使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？以下是本文的内容。MSE损失+Sigmoid激活函数的问题先来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题。回顾下Sigmoid激活函数的表达式为：函数图像如下：从图上
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2023-12-08 10:59:09
85阅读
1.Logistic Regression是一个二元分类问题 (1)已知输入的特征向量x可能是一张图，你希望把它识别出来，这是不是猫图，你需要一个算法，可以给出预测值，更正式的y是一个概率，当输入特征x满足条件的时候y就是1。换句话说，如果x是图片，那就需要拿到一张猫图的概率。 (2)Sigmoid函数。这里就不多说了，关于sigmoid自己百度，很简单 (3)为了训练logistic回归模
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2023-12-07 19:30:18
53阅读
# 在PyTorch中给层参数加正则化
在深度学习的训练过程中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在较小的数据集上。为了提升模型的泛化能力，我们通常会引入正则化技术。本文将介绍如何在PyTorch中对层参数施加L2正则化，并通过实际示例说明其应用。
## 正则化的原理
正则化的目标是通过惩罚模型的复杂度来减少过拟合。L2正则化（也称为权重衰减）是其中一种常用的技术。它通过在损失函数中添加权重的平
在pytorch中进行L2正则化，最直接的方式可以直接用优化器自带的weight_decay选项指定权值衰减率，相当于L2正则化中的
，也就是：
中的
。但是有一个问题就是，这个指定的权值衰减是会对网络中的所有参数，包括权值
和偏置
同时进行的，很多时候如果对
进行L2正则化将会导致严重的欠拟合[^1]，因
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2023-10-20 17:39:27
196阅读
一.权重初始化（正态分布可以加速学习）：初始化权重，使其数据保持标准差在1左右以防止梯度消失或者爆炸，在卷积神经网络中常用，pytorch直接默认了自定义初始化权重import torch.nn as nn
import torch
class Network(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
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2023-12-31 14:24:51
437阅读
正则化是一种回归的形式，它将系数估计（coefficient estimate）朝零的方向进行约束、调整或缩小。也就是说，正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度，从而避免过拟合的危险。一、数学基础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
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2024-01-08 18:39:58
118阅读
# PyTorch 如何加正则化：项目方案
## 项目背景
在深度学习模型训练中，过拟合是一个常见问题。这意味着模型在训练集上表现良好，但在测试集或验证集上表现不佳。正则化是一种有效的方法，用于防止过拟合，提高模型的泛化能力。本文将介绍如何在PyTorch中实现正则化，并提供一个完整的项目方案。
## 正则化方法概述
正则化的主要方法有两种：L1正则化和L2正则化。L1正则化通过增加权重的绝对
# PyTorch模型参数添加正则化损失
在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在训练数据量较小或者模型复杂度较高的情况下。为了解决这一问题，我们通常使用正则化方法来提高模型的泛化能力。PyTorch，作为一款流行的深度学习框架，提供了多种方式来实现模型参数的正则化损失。
## 正则化概述
正则化是通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度。最常见的两种正则化方法是L1正则化和L
目录：损失函数正则化正则化在损失函数中的应用Softmax 与 SVM交叉熵极大似然估计（MLE)总结一、损失函数本文将通过一个例子来理解什么是损失函数： 本文中参数的具体含义等内容请参考神经网络学习与总结一文，这里不过多赘述。 从图中我们可以发现，这组特定的权值W效果并不好，给了猫一个非常低的得分。我们将用损失函数(有时也称为成本函数或目标函数)来衡量我们对结果的不满意程度。直观地说，如果我们在
# 在PyTorch中如何添加正则化层
在深度学习中，正则化是用于防止模型过拟合的重要手段。PyTorch提供了多种方式来实现常见的正则化技术，如L1、L2正则化、Dropout层等。本文将详细探讨如何在PyTorch中添加正则化层并通过代码示例来演示具体应用。
## 1. 正则化的必要性
当模型在训练数据上表现很好但在测试数据上表现较差时，通常意味着模型过拟合。过拟合的模型在学习训练数据的
学习过程知识粗略记录，用于个人理解和日后查看 包导入 import torch from torch import nn MSELoss-均方差损失 常用于回归问题中 对于每一个输入实例都只有一个输出值，把所有输入实例的预测值和真实值见的误差求平方，然后取平均 定义：class torch.nn.M ...
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2021-08-19 15:52:00
402阅读
2评论
一个损失函数需要一对输入：模型输出和目标，然后计算一个值来评估输出距离目标有多远。loss = criteri
原创
2023-05-18 17:14:58
116阅读
这次是关于损失函数的使用pytorch编写哦~~这里对损失函数的类别和应用场景，常见的损失函数，常见损失函数的表达式，特性，应用场景和使用示例
原创
2024-07-30 15:00:53
141阅读
https://stackoverflow.com/questions/42704283/adding-l1-l2-regularization-in-pytorch
原创
2022-07-19 19:47:31
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目前数据预处理最常见的方法就是中心化和标准化。中心化相当于修正数据的中心位置，实现方法非常简单，就是在每个特征维度上减去对应的均值，最后得到 0 均值的特征。标准化也非常简单，在数据变成 0 均值之后，为了使得不同的特征维度有着相同的规模，可以除以标准差近似为一个标准正态分布，也可以依据最大值和最小值将其转化为 -1 ~ 1 之间批标准化：BN在数据预处理的时候，我们尽量输入特征不相关且满足一个标
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2023-12-08 10:45:55
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