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
转载
2024-04-16 21:09:41
127阅读
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
转载
2023-07-05 22:22:19
2936阅读
# 如何在Python中实现L2范数
在机器学习和科学计算中，L2范数（也称为欧几里得范数或二范数）是非常重要的概念。它通常用于计算向量的长度，并在正则化中具有重要的作用。本文将指导你如何在Python中实现L2范数，并介绍其处理流程。
## 整体流程
以下是计算L2范数的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必需的库 |
| 2
按道理讲，这些东西应该熟记于心的。但是自己真心不喜欢记这种东西，看到一个总结不错的博客，转载过来以便于自己查看把！ 1. 几种范数
矩阵 X∈Rm×n
X∈Rm×n，σi(X)
σi(X) 表示 X
X 的第 i
i 大奇异值（即 XX′
XX′ 的第 i
i 大特征值的均方根）{cite recht2010guaranteed}。r
转载
2023-10-18 22:55:05
146阅读
# PyTorch中的L2范数及其计算
L2范数是矩阵或向量的Euclidean范数，也称为向量的模。在PyTorch中，我们经常会用到L2范数来衡量参数的大小、计算损失函数等。本文将介绍PyTorch中如何计算L2范数，并给出相应的代码示例。
## L2范数的定义
对于一个向量或矩阵$\mathbf{x}$，其L2范数定义为：
$$
||\mathbf{x}||_2 = \sqrt{\s
原创
2024-07-08 04:51:55
243阅读
在线性代数，函数分析等数学分支中，范数（Norm）是一个函数，是赋予某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小的函数。对于零向量，令其长度为零。直观的说，向量或矩阵的范数越大，则我们可以说这个向量或矩阵也就越大。有时范数有很多更为常见的叫法，如绝对值其实便是一维向量空间中实数或复数的范数，而Eu
转载
2017-01-19 16:20:00
860阅读
2评论
前言Pytorch发布已经有一段时间了，我们在使用中也发现了其独特的动态图设计，让我们可以高效地进行神经网络的构造、实现我们的想法。那么Pytorch是怎么来的，追根溯源，pytorch可以说是torch的python版，然后增加了很多新的特性，那么pytorch和torch的具体区别是什么，这篇文章大致对两者进行一下简要分析，有一个宏观的了解。 上面的对比图来源于官网，官方认为，这两
都在说加正则化项能防止过拟合，可是为什么它可以防止过拟合呢呢 说这个东西之前我们先讲一下什么是 L2 范数，以及什么是过拟合L2范数 &nb
转载
2024-04-26 17:02:25
77阅读
# 使用PyTorch计算L2范数的完整指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch来计算一个张量（tensor）的L2范数。L2范数，也被称为欧几里得范数，常用于衡量向量的长度或大小。我们将展示整个过程的步骤，并在每个步骤中提供具体的代码和详细注释。
## 流程概述
下面是实现L2范数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-09-01 05:41:07
111阅读
# L2范数与机器学习
在机器学习领域，L2范数是一个极为重要的概念，它广泛应用于各种算法中，尤其是在回归分析和分类中。本文将深入探讨L2范数的定义、作用，并通过代码示例说明如何在Python中实现这些概念。
## 什么是L2范数？
L2范数，也称为欧几里得范数，是一种对向量的长度或大小进行测量的方式。对于给定的向量 \( \mathbf{x} = [x_1, x_2, ..., x_n]
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。
转载
2018-08-24 18:18:00
1699阅读
2评论
0. 使用code/** * Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. * * This source code is lice
原创
2021-09-07 10:45:53
314阅读
one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation这个错误在训练对抗网络时很容易出现，这往往是由于不熟悉PyTorch的计算图和梯度传播机制造成的。叶子结点与非叶子结点import torch
a = torch.tensor([1., 2, 3]).requi
转载
2024-09-08 13:44:12
129阅读
本示例描述了从一组沿不同角度获取的平行投影来重建图像的方法。本数据集是通过**“计算机断层扫描”**(computed tomography，即CT)获取的。
在样本上没有任何先验信息的情况下，重建图像所需的投影数量约为图像的线性大小
l (以像素为单位)。为简单起见，我们在这里考虑一个稀疏图像，其中只有对象边界上的像素具有非零值，例如，这样的数据可以对应于蜂窝材料，但是大多
# 利用PyTorch计算L2范数距离的项目方案
## 一、项目背景
在机器学习和深度学习领域，距离度量是许多算法的基础，尤其是在分类和聚类问题中。L2范数距离，通常被称为欧几里德距离，是最常用的距离测量之一。本文将使用PyTorch库实现L2范数距离的计算，并通过代码示例来展示这一过程，适用于图像处理、自然语言处理等多种应用场景。
## 二、L2范数距离介绍
在数学中，给定两个向量 \(
原创
2024-09-26 06:11:36
312阅读
# L2范数与Python实现的科普
L2范数，又称为欧几里得范数，是一种常见的向量范数。它表示一个向量到原点的距离，是许多机器学习和数据科学任务中常用的度量标准。本文将介绍L2范数的定义、计算方法，并通过Python代码进行实现，帮助读者更好地理解和应用这一概念。
## L2范数的定义
在数学中，L2范数（或欧几里得范数）定义为一个向量的各个元素平方和的平方根。对于一个 n 维向量 \(
L1范数与L2范数 L1范数与L2范数在机器学习中，是常用的两个正则项，都可以防止过拟合的现象。L1范数的正则项优化参数具有稀疏特性，可用于特征选择；L2范数正则项优化的参数较小，具有较好的抗干扰能力。1. 防止过拟合 L2正则项优化目标函数时，一般倾向于构造构造较小参数，一般认为，参数值较小的模型相对简单，能适应不同的数据集，在一定程度上避免过拟合的现象，参数较小，数据偏移带来的影响也会较小，从
L2正则化原理：过拟合的原理：在loss下降，进行拟合的过程中（斜线），不同的batch数据样本造成红色曲线的波动大，图中低点也就是过拟合，得到的红线点低于真实的黑线，也就是泛化更差。可见，要想减小过拟合，减小这个波动，减少w的数值就能办到。L2正则化训练的原理：在Loss中加入（乘以系数λ的）参数w的平方和，这样训练过程中就会抑制w的值，w的（绝对）值小，模型复杂度低，曲线平滑，过拟
目录范数的作用np.linalg.norm(求范数)参数意义代码展示 L1范数与L2范数的区别与联系一、过拟合与正则化二、L1范数与L2范数L1范数 -- (Lasso Regression)L2范数 -- (Ridge Regression)三、从几何角度直观理解L1范数、L2范数总结范数的作用L-
原创
2022-09-21 13:04:00
4096阅读
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
转载
2024-10-28 20:09:59
35阅读
