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
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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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. 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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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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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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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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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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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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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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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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# 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
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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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'
L1正则化 （1）L1正则化公式L1正则化，英文称作l1-norm，或者称为L1范数。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建模叫做Lasso回归。一般在正则化项之前添加一个系数，这个系数为调整因子α，它决定了我们要如何对模型的复杂的进行“惩罚”。复杂的模型由权重W增大来表现，往往过于复杂的模型也表现为过拟合。L1正则化是指权值向量W中各个元素的绝对值之和。其中我们需要最小化（3）式，来
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2024-06-09 19:04:01
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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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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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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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机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit
原创
2023-01-09 14:34:22
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