参考目录： 文章目录1 Keras卷积层1.1 Conv2D1.2 SeparableConv2D1.3 Conv2DTranspose1.3.1 去卷积的例子11.3.2 去卷积的例子22 Keras参数初始化2.1 正态分布2.2 均匀分布2.3 截尾正态分布2.4 常数2.5 Xavier/Glorot2.6 自定义初始化3 Keras激活函数3.1 relu3.2 sigmoid3.3 s
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2024-09-24 19:20:45
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目录 一、正则化之weight_decay（L2正则）1.1 正则化及相关概念1.2 正则化策略（L1、L2）（1）L1正则化（2）L2正则化1.3 L2正则项——weight_decay二、正则化之Dropout2.1 Dropout概念2.2 nn.Dropout 三、归一化之Batch Normalization（BN层）3.1 Batch
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2024-02-04 10:34:46
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回顾：1、文件对象：open('file','mode','bufsize')read,readline,readlines,write,writelines,flush,seek,tell2、模块：os文件系统接口3、模块:os.path4、对象流失化，持久化：pickle 文件本身在python内部是可迭代对象： 获取当前系统的所有模块help有两种模式，一个是函数方式调用
本章代码：://github./zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/L2_regularization.pyhttps://github./zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/dropout_layer.pyhttps://github./zhangx
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2024-05-15 05:00:28
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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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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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L1正则化的作用：特征选择从可用的特征子集中选择有意义的特征，化简机器学习问题。著名的LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）模型将L1惩罚项和线性模型结合，使用最小二乘代价函数。L1正则化导致模型参数的稀疏性，被广泛地用于特征选择（feature selection）机制。L2正则化的作用：PRML书中描述“focus on q
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2024-04-16 19:55:06
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L1正则化和L2正则化在机器学习实践过程中，训练模型的时候往往会出现过拟合现象，为了减小或者避免在训练中出现过拟合现象，通常在原始的损失函数之后附加上正则项，通常使用的正则项有两种：L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化都可以看做是损失函数的惩罚项，所谓惩罚项是指对损失函数中的一些参数进行限制，让参数在某一范围内进行取值。L1正则化的模型叫做LASSO回归，L2正则化的模型叫做岭回归。LA
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2024-03-18 13:57:44
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# PyTorch L2正则化系数的选择
## 引言
正则化是解决过拟合问题的一种常用方法。在深度学习中，L2正则化是一种常见的正则化方法，通过对模型中的权重进行惩罚，使得模型在训练过程中更加倾向于选择较小的权重值。然而，选择适当的L2正则化系数对模型的性能至关重要。在本文中，我们将探讨如何选择适当的L2正则化系数，并给出一个具体问题的解决方案。
## L2正则化系数的选择
L2正则化系数控制
原创
2023-12-15 11:14:10
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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'
一、L1正则化1、L1正则化 需注意，L1 正则化除了和L2正则化一样可以约束数量级外，L1正则化还能起到使参数更加稀疏的作用，稀疏化的结果使优化后的参数一部分为0，另一部分为非零实值。非零实值的那部分参数可起到选择重要参数或特征维度的作用，同时可起到去除噪声的效果。此外，L1正则化和L2正则化可以联合使用： 这种形式也被称为“Elastic网络正则化”。 L1相比于L2，有所不同：
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2024-08-21 23:12:57
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L0 L1 L2 正则化Jun 29 2018范数 ∥x∥p:=(∑i=1n|xi|p)1p‖x‖p:=(∑i=1n|xi|p)1pL1 范数：当 p=1 时，表示某个向量中所有元素绝对值之和L1 范数：当 p=1 时，表示某个向量中所有元素绝对值之和L2 范数：当 p=2 时，表示某个向量中所有元
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2024-08-06 09:35:36
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L1和L2正则化L1和L2正则化L1和L2正则化
原创
2021-08-02 14:06:34
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前面我们对线性回归已经有了一个基本认识，接下来我们探讨正则化。首先对于只有一个特征的n个样本。。我们用直线去拟合效果如下。发现拟合效果不好。 如果我们用二次曲线去拟合发现效果很好这里有一个问题，我们明明做的是线性回归这里怎么是曲线？其实很简单,在这里我们只是把一个特征变成了两个特征 。把低维映射到了高维就是线性的。（但是这里的特征并不是独立的）。下面我们看看更高维的
基于距离的norm1和norm2 所谓正则化，就是在损失函数中增加范数，那么老调重弹一下
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2020-01-01 16:13:00
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样本数据量大，则经验风险最⼩小化；样本数据量小，则结构风险最小化，这是正则化的意义
经验风险最小化（empirical risk minimization）认为经验风险最小的模型是最优的模型，即求解最优化问题
$$
minf ∈ F(1/N)\sum_{i=1}^NL(y_i,f(x_i))
$$
当样本容量足够大的时候，经验风险最小化学习效果良好
而结构风险是经验风险与模型复杂度的正则化项（re
原创
2024-03-12 15:30:16
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L1和L2正则化L1和L2正则化L1和L2正则化
原创
2021-08-02 14:04:41
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在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空”，那么天空飞翔的“鸟”就是模型可能收敛到的一个个最优解。在施加了模型正则化后，就好比将原假设空间（“天空”）缩
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2024-08-21 09:38:07
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机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1ℓ1-norm和ℓ2ℓ2-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回归（岭回归）。下图
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2024-01-15 10:28:37
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L1正则化和L2正则化的区别参考博客：0 也就是某些参数等于0；稀疏性起到了特征选择的作用，如果输入1000维的特征，并不是每个特征都起到了效果，筛选出重要的特征，使其他的特征权重为0，这样，在测试其他数据的时候，与模型没关系的特征就不需要考虑进去。稀疏性也有很好的可解释性。 L2范数 提高泛化能力，每个特征的权重 权重趋近于0 可以保证模型的稳定性，也就是参数的值不会太大或
原创
2022-07-18 15:14:09
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