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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# 在PyTorch中实现L2正则化
在深度学习模型中，L2正则化（也称为权重衰减）是一种强有力的技术，用于减少模型的过拟合。L2正则化通过将权重向零推移来实现，从而有助于提高模型的泛化能力。在这篇文章中，我们将逐步了解如何在PyTorch中实现L2正则化。
## 流程概述
下面是实现L2正则化的主要步骤：
| 步骤 | 描述
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
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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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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批量归一化和残差网络批量归一化（BatchNormalization）对输入的标准化（浅层模型）处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。1.对全连接层做批量归一化位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。全连接：
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2024-06-15 09:09:32
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正则化是广泛应用于机器学习和深度学习中的技术，它可以改善过拟合，降低结构风险，提高模型的泛化能力，有必要深入理解正则化技术。奥卡姆剃刀原则奥卡姆剃刀原则称为“如无必要，勿增实体”，即简单有效原理。在机器学习中，我们说在相同泛化误差下，优先选用较简单的模型。依赖于该原则，提出了正则化技术。什么是正则化及正则化的作用正则化是在经验风险项后面加上正则罚项，使得通过最小化经验风险求解模型参数转变为通过最小
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2023-08-17 17:17:32
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转自：正则化损失函数一般后面都会添加一个附加项，这个附加项一般分成两种： 一般英文称作 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。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。 对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回
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2023-12-15 19:49:35
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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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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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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
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
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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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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
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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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目录：一、笔记二、我的自学路线三、笔记目录一、笔记① 正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。② 正则表达式中包含两个部分，一个是正则语法对应的字符，二个是普通字符，例如：fullmatch(正则表达式字符串，字符串) - - > 判断正则表达式和字符串是否完全匹配。③ 正则表达式字符串：就是一个字符串，字符串中是正则表达式语法，即 r'正则表达式'
正则化是机器学习中的一个重要概念，它可以帮助我们防止模型过拟合。在这篇文章中，我将详细介绍两种常见的正则化技术：L1和L2正则项。然后会基于PyTorch平台讲解如何向自己的网络模型中添加上述两种技术，将正则化真正为己所用！！！ 文章目录1 背景介绍2 公式推导3 程序实现3.1 正则化实现3.2 网络实例3.3 在网络中加入正则项3.4 PyTorch中自带的正则方法：权重衰减4 正则项的使用注
1.了解正则表达式正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。正则表达式是用来匹配字符串非常强大的工具，在其他编程语言中同样有正则表达式的概念，Python同样不例外，利用了正则表达式，我们想要从返回的页面内容提取出我们想要的内容就易如反掌了。正则表达式的大致匹配过程是：
