正则化的定义为"对学习算法的修改–旨在减少泛化误差而非训练误差"。正则化的策略包括参数范数惩罚、约束范数惩罚、提前终止以及Dropout等等。一、参数范数惩罚参数惩罚是指在目标函数中添加一个参数范数惩罚,限制模型的学习能力： 当我们的算法最小化正则化后的目标函数时，它会降低原始目标关于训练数据的误差并同时减少在某些衡量标注下参数的规模。选择不同的参数范数会偏好不同的解。 参数范数惩罚通常只惩罚权重
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2024-10-17 07:36:25
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文章目录一. 简介二. Hello World三. 导数3.1 数值求导（Numeric Derivatives）3.2 解析求导3.2 其他求导方法四. Powell方程五. 曲线拟合六. 稳定曲线拟合七. Bundle Adjustment八. 其它例子 Ceres Solver是谷歌开源的C++非线性优化库，能够解决有约束或无约束条件下的非线性最小二乘问题。2010年之后大量的运用在谷歌
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2024-03-12 11:15:53
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1.投影模型和BA代价函数 这个流程就是观测方程 之前抽象的记为： \(z = h（x, y）\) 现在给出具体的参数话过程，x指此时相机的位姿R,t，它对应的李代数为\(\xi\)。路标y即为这里的三维点p，而观测数据则是像素坐标(u,v)。 此次观测的误差为： \(e = z - h(\xi, p)\) 如果把其他时刻的观测量也考虑进来，则整体的代价函数为： 相当于对位姿和3D路标点同时进行优
Ceres主要由两大部分组成：建模API：Ceres提供了一组丰富的工具来构造（最小二乘）优化问题；求解器API：Ceres提供最小化算法来求解优化问题；本篇主要介绍如何使用Ceres构造非线性优化问题，即建模。Ceres解决的是具有边界约束的非线性最小二乘鲁棒优化问题，形式如下： 在Ceres中被称为参数块（ParameterBlock），通常是几组标量的集合，例如，相机的位姿可以定义成是一组
在一篇博客中，通过分析helloword的自动求导和节写求导简单例子，了解了Ceres的基本流程。本片博客在上一片基础之上，以高博十四讲内容为基础，分析Ceres两个使用案例一、曲线拟合1、问题描述其中a,b,c为待估计的参数，w为噪声。在程序里利用模型生成x，y的数据，在给数据添加服从高斯分布的噪声。之后用ceres优化求解参数a,b,c。2、求解代码代码部分仍然与上一篇博客类似，分为三个部分(
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2024-06-04 05:42:55
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在一开始接触滑动窗口时，可能会觉得无从下手，但是相关题目做多了以后，就可以整理出一套框架，搞清楚套路后滑动窗口问题也并不是特别的难。 需要注意的是，滑动窗口包括定长和不定长窗口，在一些细节上还是有区别的。 文章目录一、643. 子数组最大平均数 I题解代码二、3. 无重复字符的最长子串题解代码三、209. 长度最小的子数组题解代码四、1456. 定长子串中元音的最大数目题解代码五、1695. 删除
Ceres作为一个优化算法库，在许多领域中有着至关重要的作用，比如slam系统中的优化问题-集束调整BA，就可以通过Ceres去实现，官方文档地址：http://ceres-solver.org/nnls_tutorial.html#bundle-adjustment本文主要是解析ceres中的LM算法过程，参考代码地址：https://github.com/ceres-solver/ceres-
使用Listview等控件加载数据时，第一时间想到的就是ObservableCollection，这个东西蛮好，如果新增、删除、修改数据，都会自动更新UI。可是，如果不需要增删改，显示大数据量，这个东西的加载性能怎么样呢？做个实验。1.准备数据，在本地磁盘上创建20000个文件，将其加载到ListView中。 Create file var testPath = @"D:\
测试用TVM编译出的resnet50在CPU上的效果测试resnet50在CPU上的效果编译后的resnet50模型图像预处理运行编译后的模型查看输出结果resnet50自动调优模型调优 auto-tune编译调优过的模型 测试resnet50在CPU上的效果如果直接点开了这篇，可能你会不知道编译过的模型是咋来的，戳这里。再回顾一下，编译过的模型会被压缩后存在一个tar压缩包里面。首先解压出来他
学习高博的书已有很长一段时间了，一直看理论，看代码，而没有自己亲自上手，最近在做BA优化，大部分SLAM是用g2o进行的，而对于ceres用的很少，由于博主根本看不懂g2o的代码风格，个人觉得很无语（其实是博主zz），那咋办？，于是就想干脆用ceres实现BA优化吧。而关于ceres，其实主要还是残差的定义了，然后求解过程都是大同小异，直接上我写的代码struct cost_function_de
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2024-05-01 20:41:05
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1、将网盘里的文件得到后，为ceres、gflags、glog建立build目录，如下图。 2、建立文件夹install,install里面新建3个文件夹： 3、安装3.1 Eigen不需要安装，解压完即可。如上图，eigen解压完我将其放在F:/ceres下。3.2 安装gflags(最好在glog之前安装gflags,因为glog会用到gflags)启动CM
Ceres-solver安装:Vs2015+win10文件已经上传至(永久有效)网盘：https://pan.baidu.com/s/1Vj_n2Nbp9WFVlbjuXV-OxQ 密码：3rvo1、将网盘里的文件得到后，为ceres、gflags、glog建立build目录，如下图。 2、建立文件夹install,install里面新建3个文件夹： 3、安装3
一个SLAM系统可以分为前端和后端，其中前端称为视觉里程计，其作用是根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动，给后端提供较好的初始值视觉里程计的算法主要有两大类：特征点法（主流方法）、直接法 1、特征点视觉里程计的核心问题是根据图像估计相机运动。特征点法是从各个图像中选取相同的有代表性的点（相机视角发生少量变化时，这些点保持不变），在这些点的基础上讨论相机位姿估计问题以及这些点的定位问题。
Ceres除了能够解决非线性最小二乘问题外，还能解决一般无约束优化问题，此时只需要有目标函数和梯度，也不需要提供数据。与一般优化问题不同的是，非线性最小二乘优化问题的目标函数具有明确的物理意义——残差。本文将以Rosenbrock函数为例，使用Ceres优化出能够使其最小化的参数值，Rosenbrock函数表达式如下： 在数学最优化中，Rosenbrock函数是一个用来测试最优化算法性能的非凸函
# 在PyTorch中实现惩罚项的指南
在深度学习模型的训练中，惩罚项是一种常用的正则化技术，旨在防止模型发生过拟合。在本文中，我们将探讨如何在PyTorch中实现惩罚项。无论你是刚入行的开发者还是经验丰富的工程师，接下来的内容将会一步一步引导你完成这个过程。
## 流程概览
在实现惩罚项之前，我们先了解整体的流程。下面的表格概述了关键步骤：
| 步骤 | 操作
optimizer-Mycat2.0Mycat2优化器author:chenjunwen 2020-8-20 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.前言 本文描述的设计细节，大部分已经实现，有小部分没有完全实现。 Mycat2
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2024-08-10 06:51:05
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第二哈根做交叉验证，把原有的数据集分成5份传进来，第三行代码是正则化惩罚项（当用两种模型对同一数据集进行预测的时候，如果两种模型的召回率相同，选择方差小的，方差小可以防止过拟合，怎么选择第二种模型，进行正则化，本例用的正则化惩罚项，惩罚sita，让其惩罚第一种模型的力度大，惩罚第二种模型的力度小，在目标函数或者损失函数上加上（W的平方）/2（或者加W的绝对值），这样第一种方法的loss就会比第二种
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2024-04-04 19:23:14
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CeleA是香港中文大学的开放数据，包含10177个名人身份的202599张图片，并且都做好了特征标记，这个数据集对人脸相关的训练来说是非常好用的数据集。但是它不像其他数据集一样可以自动下载，比如mnistimport torchvision.datasets as dset
import torchvision.transforms as transforms
dataroot = './'
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2024-09-05 16:35:18
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学习内容：1、逻辑回归与线性回归的联系与区别2、 逻辑回归的原理3、逻辑回归损失函数推导及优化4、 正则化与模型评估指标5、逻辑回归的优缺点6、样本不均衡问题解决办法7. sklearn参数参考资料1、西瓜书 2、cs229吴恩达机器学习课程 3、 李航统计学习 4、谷歌搜索 一、逻辑回归与线性回归的联系与区别应用场景：线性回归主要用来解决连续值预测的问题，逻辑回归用来解决分类的问题，输
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2024-09-15 19:39:07
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BA，即Bundle Adjustment，通常译为光束法平差，束调整，捆绑调整等。但高翔博士觉得这些译名不如英文名称来得直观，所以保留英文名，简称BA。所谓BA，是指从视觉图像中提炼出最优的3D模型和相机参数。在视觉SLAM里，BA特征点法和直接法两种。前者是最小化重投影误差作为优化目标，后者是以最小化光度误差为目标。对于特征点法BA，高翔博士所著的《视觉SLAM十四讲》第二版第九章作了非常详细
原创
2022-11-29 19:03:15
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