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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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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## 如何在Python中设置Adam优化算法的L2正则化
### 介绍
在机器学习和深度学习中，正则化是一种用于控制模型复杂度的技术。L2正则化是一种常用的正则化方法，它通过在损失函数中添加正则化项来限制模型参数的大小，从而降低模型的过拟合程度。
Adam是一种常用的优化算法，它结合了动量法和自适应学习率的特性，可以有效地优化模型参数。在使用Adam优化算法时，我们可以通过设置参数来添加L2
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2024-01-23 05:04:11
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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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在深度学习领域，Pytorch作为一个热门的开源框架，常被用于模型的训练优化。其中，Adam优化器因为其快速收敛的优点备受青睐，但如何正确使用L2正则化来防止过拟合依然是一个值得关注的问题。
```flowchart TD
A[用户开始模型训练] --> B{选择优化器}
B -->|Adam| C[配置L2正则化]
C --> D{是否收敛?}
D -->|否|
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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正则化（Regularization）机器学习中，许多策略被显式的设计来减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价），这些策略统称为正则化。正则化的目的是限制参数过多或者过大，避免模型更加复杂。L1正则化和L2正则化是在损失函数后面会添加一个额外项，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。L1正则化和L2正则化的作用：L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀
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2024-03-06 09:37:58
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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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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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# 实现 PyTorch Adam 自带 L2 正则项的完整教程
在深度学习中，模型的泛化能力是评估其性能的重要指标之一。正则化技术可以有效地防止模型过拟合，从而提升模型的泛化能力。其中，L2正则化是最常见的一种正则化方法，PyTorch 的 Adam 优化器提供了控制 L2 正则化的方法。
本文将指导你如何在 PyTorch 使用 Adam 优化器时自带 L2 正则项，内容包括实现流程、具体
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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1.Pytorch自带的加正则化方法Pytorch的优化器都自带正则化，比如optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate,weight_decay=0.01)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learing_rate, momentum=0.9,weight_deca
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2023-08-05 00:01:10
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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
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2023-05-31 15:29:58
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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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