L0正则化：L0是指向量中非0的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0。换句话说，让参数W是稀疏的。但不幸的是，L0范数的最优化问题是一个NP hard问题，而且理论证明，L1范数是L0范数的最优凸近似，因此通常使用L1范数来代替。L1正则化：L1范数是指向向量中各个元素绝对值之和，也有个美称是“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。
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2023-07-04 13:40:43
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正则化方法 (Regularization) 是机器学习领域中一种非常重要的技巧，它主要用来对权重系数加以约束限制，进而防止过拟合。数学上来讲，正则化即为在目标函数中加入对权值系数的约束。L1正则化与L2正则化形式上的区别在于范数的阶。这两种正则化的主要区别在于以下几点：解的唯一性：L2正则化具有唯一解，而L1正则化没有唯一解。图一：本图阐释了L1正则化和L2正则化解的唯一性，其中绿色的是L2正则
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2024-06-17 07:46:35
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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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线性回归1.一般形式w叫做x的系数，b叫做偏置项。2 如何计算2.1 Loss Function--MSE（均方误差）利用梯度下降法找到最小值点，也就是最小误差，最后把 w 和 b 给求出来。3 过拟合、欠拟合如何解决使用正则化项，也就是给loss function加上一个参数项，正则化项有L1正则化、L2正则化、ElasticNet详细了解，可参考视频什么是 L1 L2 正规化3.1 L1正则（
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2023-11-19 13:49:31
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用[]表示范围，比如：[0-9a-zA-Z\_]可以匹配一个数字、字母或者下划线；[0-9a-zA-Z\_]+可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，比如'a100'，'0_Z'，'Py3000'等等；[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]*可以匹配由字母或下划线开头，后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，也就是Python合法的变量；[a-zA-Z\_][0-9a
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2023-08-08 08:25:17
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模型训练是围绕解决模型的欠拟合问题展开的，通过最小化损失函数来减小模型预测值与真实值之间的误差。因为数据集中总会有一些噪声，模型在拟合数据时可能会把噪声也拟合进来，导致模型过拟合。正则化是对损失函数的一种惩罚，即对损失函数中的某些参数进行限制。一般认为，参数值较小的模型比较简单，能更好地适应不同的数据集，泛化能力更强。正则化中最常用的正则项是L1范数和L2范数。L1范数是权重向量中各元素的绝对值之
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2023-11-08 22:38:11
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1. L1正则和L2正则的作用正则化的主要作用是防止过拟合，对模型添加正则化项可以限制模型的复杂度，使得模型在复杂度和性能达到平衡。L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，可以用于特征选择，一定程度上，L1也可以防止过拟合L2正则化它对于大数值的权重向量进行严厉惩罚，倾向于更加分散的权重向量；L2惩罚倾向于更小更分散的权重向量，这就会鼓励分类器最终将所有维度上的特征都用起来，而不是强烈依赖其中少数几个维度
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2023-12-27 11:00:28
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L1范数更容易产生稀疏的权重，L2范数更容易产生分散的权重，原因一般从公式角度或者几何空间角度去解释
从公式角度解释：深度学习书7.1节（202页左右）。带L1正则化的最优参数w=sign(w*) max{|w*|- a/H , 0}，其中w*代表未正则化的目标函数的最优参数，H代表海森矩阵，a是正则化系数，只要a足够大，w*就会在更大区间范围内使w变为0，而带L2正则化的最优参数w=H/(H+a
在机器学习中，无论是分类还是回归，都可能存在由于特征过多而导致的过拟合问题。当然解决的办法有 （1）减少特征，留取最重要的特征。 （2）惩罚不重要的特征的权重。但是通常情况下，我们不知道应该惩罚哪些特征的权重取值。通过正则化方法可以防止过拟合，提高泛化能力。先来看看L2正则化方法。对于之前梯度下降讲到的损失函数来说，在代价函数后面加上一个正则化项，得到
原创
2023-05-31 15:29:58
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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
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2023-06-21 17:32:07
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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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L2正则化 pytorch是一个在构建深度学习模型时常用的技巧，主要用于防止模型过拟合。本文将详细讨论如何在PyTorch中实现L2正则化，包括不同版本之间的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等多个方面。
## 版本对比与兼容性分析
在对比不同版本的PyTorch时，L2正则化的实现方式和功能可略有差异。以下是一些关键版本的比较：
| 版本 | L2正则化
L2正则化为什么有效无论是学过机器学习还是深度学习的同学一定知道正则化可以缓解过拟合，最常用的就是L2正则化，即在损失函数上加上参数的L2范数，不过一般也不开根号了，也就是直接加，是正则化因子，它的大小决定了你有多想让参数向0靠近。如果被问到缓解过拟合的方法，那么L2正则化肯定是要知道的。如果继续追问为什么L2正则化有效呢？也许可以回答：因为把参数加到了损失函数里，可以在梯度下降时让参数变得更小，
正则化（Regularization）ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。α||w||1即为L1正则化项。 α||w||22即为L2正则化项。 w表示特征的系数，从上式可以看到正则化项是对系数做了处理（限制）。L1正则化和L2正则化的说明如下：L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和，通常表示为||w||1L2正则化是指权值向量w中各个元
以前一直没看，觉得复杂，当下稍微闲了一点，恰小雨，学性大发，记之。正则表达式通俗说就是与字符串打交道，所以我们得知道除了平常说的“普通字符”外，还有“元字符”。元字符的字典很多。看着很复杂，其实也是用到的时候再找。1.导入 reIn [3]: import re这个是py正则化表达式的库，我们首先学习re.findall()python 再help中是这么解释的findall(pattern, s
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2023-09-05 21:21:57
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正则化的目的在于提高模型在未知测试数据上的泛化力，避免参数过拟合。由上一篇的例子可以看出，2次多项式回归是相对较好的模型假设。之所以出现如4次多项式那样的过拟合情景，是由于4次方项对于的系数过大，或者不为0导致。因此正则化的常见方法都是在原模型优化目标的基础上，增加对参数的惩罚项。以我们之前在线性回归器一节中介绍过的最小二乘优化目标为例，如果加入对模型的L1范数正则化，那么新的线性回归目标如下式所
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2024-04-10 08:20:24
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正则化（Regularization）ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。α||w||1即为L1正则化项。 α||w||22即为L2正则化项。 w表示特征的系数，从上式可以看到正则化项是对系数做了处理（限制）。L1正则化和L2正则化的说明如下：L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和，通常表示为||w||1L2正则化是指权值向量w中各个元
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2024-01-19 14:34:24
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L0范数：向量中非0元素的个数 L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合 一、L0正则化 通过引入L0正则项，我们可以使模型稀疏化且易于解释，并且在某种意义上实现了「特征选择」。这看
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2018-11-13 20:08:00
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正则表达式是一个很强大的字符串处理工具，几乎任何关于字符串的操作都可以使用正则表达式来完成匹配或替换。关于正则表达式的对象操作使用内置re模块。先来看下re模块的常用方法：search：根据输入的正则表达式，扫描要匹配的所有字符串，并获取匹配结果，只有一个结果，没有则返回None。match：根据输入的正则表达式，从字符串的开始位置进行匹配，并获取匹配结果，只有一个结果。没有则返回None。fin
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2024-09-02 19:57:47
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刚开始入门，很多东西不明白。把这些可能很傻瓜式的不明白写下来。问题1：在写pattern时为什么字符串前面要加个r，其实也就是这个问题，那不加r是不是也可以。就是不知道加r有什么作用。在python有一个拥有全部功能的正则表达式对象，函数为re.compile(pattern, flags)，我寻求方便，就直接用一个简体版。所用的代码我只用了一个函数re.match(pattern, string
