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
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
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_{
# 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
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
```markdown
在深度学习模型中，正则化是防止过拟合的重要手段之一。在PyTorch中，我们可以使用不同的正则化技术，如L1和L2正则化，来提高模型的泛化能力。本文将详尽介绍如何在PyTorch中实现正则化，并通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面全面展示这一主题。
## 版本对比
### 兼容性分析
随着PyTorch框架的不断更新，正则化的实现方式和
在本文中，我们将讨论正则化的必要性及其不同类型。在监督机器学习模型中，我们将在训练数据上训练模型。模型将从这些数据中学习。在某些情况下，模型会从训练数据中的数据模式和噪声中学习，在这种情况下，我们的模型将有一个高方差，我们的模型将被过度拟合。这种过拟合模型泛化程度较低。这意味着他们会在训练数据方面表现良好，但在新数据方面表现不佳。我们的机器学习算法的目标是学习数据模式并忽略数据集中的噪声
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2023-10-23 10:34:39
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文章结构神经网络的关键问题：过拟合什么是过拟合什么原因导致了过拟合防止过拟合的方法Python实现1.神经网络的关键问题：过拟合简单来说，正则化(Regularization)的目的是防止过拟合(overfitting)。1.1 什么是过拟合？先放图：上图来自于吴恩达老师机器学习课程，第一张图是“欠拟合”(underfit)，第三图是过拟合(overfit)，第二张图是正好的状态。有图可以看出来，
L1范数的定义L1范数是指向量中各个元素绝对值之和L1正则带L1正则项的cost function:用L1正则得到的参数稀疏，有很多0。用一个图例解释下。假设一个二维样本，求解二维参数W(w1,w2)，如果没有正则项，对于线性回归的目标函数来说，最优解再最里面的紫色圆圈的等高线上。加入L1正则项，|w1| + |w2| =F，即下图的菱形，现在不仅希望目标函数越小越好，且希望F越小越好（菱形越小越
# 使用PyTorch实现正则化的方法
在深度学习模型的训练过程中，正则化是非常重要的一步。它能够有效地防止过拟合，从而提升模型在未知数据上的泛化能力。本文将详细介绍如何在PyTorch中加入正则化，并提供相应的代码示例。
## 什么是正则化？
正则化是向损失函数中添加额外的约束项，以防止模型学习到过于复杂的特征。例如，L1和L2正则化是两种常见的方法。L1正则化通过对参数的绝对值求和，激励
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
day06?【任务1】1、正则化的概念，作用 2、L1和L2正则化 2、weight decay的pytorch实现 3、正则化方法——Dropout 5、pytorch中Dropout的实现细节笔记：正则化方法是机器学习（深度学习）中重要的方法，它目的在于减小方差。常用的正则化方法有L1正则，L2正则以及Dropout。如图所示： 方差：刻画了训练集和验证集之间的性能差异 偏差：度量了期望预
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2023-11-27 00:06:16
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1.torch.optim优化器实现L2正则化torch.optim集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器自带的一个参数weight_decay，用于指定权值衰减率，相当于L2正则化中的λ参数，注意torch.optim集成的优化器只有L2正则化方法，你可以查看注释，参数weight_decay 的解析是：weight_decay (f
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2023-11-02 12:50:19
421阅读
# PyTorch中Adam优化器加入正则化的方案
## 引言
在深度学习中，正则化是一种有效的方法，用于防止模型过拟合。Adam优化器是一种自适应学习率优化算法，广泛应用于多种深度学习任务。当将正则化技术结合到Adam中时，可以提高模型的泛化能力。在本方案中，我们将探讨如何在PyTorch中实现正则化，包括L2正则化和Dropout，并提供相应的代码示例和状态图。
## 正则化概述
正则
原创
2024-10-01 07:51:45
183阅读
# PyTorch如何加入正则化代码的项目方案
## 1. 引言
随着深度学习模型在各种任务中的广泛应用，过拟合已成为一个普遍关注的问题。尤其是在小型数据集上，模型往往会清楚地记住训练数据，而无法在新的测试数据上泛化。因此，增加正则化是非常重要的一步。本文将讨论如何在PyTorch中实现正则化，并给出示例代码。
## 2. 正则化的类型
正则化主要有以下几种类型：
| 正则化类型 |
# 在PyTorch中加入正则化的方案
正则化是机器学习中一种重要的技术，用于防止模型过拟合。在PyTorch中，可以通过多种方式实现正则化，主要包括L1正则化、L2正则化（也称为权重衰减）和Dropout等。我将以一个具体的案例展示如何在PyTorch中加入正则化，并且通过代码示例详尽说明每个步骤。
## 1. 问题描述
假设我们要构建一个简单的神经网络模型，用于手写数字识别（MNIST数
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
60阅读
# 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
获得对正则化的直观认识在机器学习中，正则化是一种用来对抗高方差的方法——换句话说，就是模型学习再现数据的问题，而不是关于问题的潜在语义。与人类学习类似，我们的想法是构建家庭作业问题来测试和构建知识，而不是简单的死记硬背：例如，学习乘法表，而不是学习如何乘。这种现象在神经网络学习中尤为普遍——学习能力越强，记忆的可能性就越大，这取决于我们这些实践者如何引导深度学习模型来吸收我们的问题，而不
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2023-11-13 20:44:18
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