在机器学习中，L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化是用来避免过拟合的技术，它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现。正则化介绍 L1 正则化（Lasso回归）： L1 正则化通过向损失函数添加参数的绝对值的和来实施惩罚，公式可以表示为：其中 L0 是原始的损失函数，λ 是正则化强度，wi是模型参数。L1 正则化的特点是它可以产生稀疏模型，即许多模型参数会被设置为零。这种特性使得L1
文章目录一、过拟合、欠拟合概念二、多项式函数拟合实验2.1 初始化模型参数2.2 定义、训练和测试模型三阶多项式函数拟合（正常）线性函数拟合（欠拟合）训练样本不足（过拟合）2.3 权重衰减L2 范数正则化（regularization）2.4 丢弃法丢弃法从零开始的实现简洁实现小结 一、过拟合、欠拟合概念训练模型中经常出现的两类典型问题：欠拟合：模型无法得到较低的训练误差过拟合：模型的训练误差远
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2023-10-10 20:33:27
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参考目录：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.
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2024-10-27 19:31:28
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# 使用 PyTorch 实现 MLP 拟合与验证的完整指南
在机器学习的世界里，构建和验证一个多层感知器（MLP）是进行分类或回归任务的基础之一。本篇文章将带你了解使用 PyTorch 实现 MLP 拟合和验证的流程，并提供实例代码和详细解释。
## 流程概览
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
过拟合的解决方式之正则化
目录应用线性回归的正则化logistic回归中的正则化所谓正则化是在代价函数的基础上进行的
为了使costfunction尽快的取得最小值当参数过多时，会存在过拟合现象，假如我们在损失函数中加入一项作为惩罚，如加入\(1000 \theta_{3}^{2}\)，当参数\(\theta_{3}\)过大时，会使得损失函数变大，而我们
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2024-04-16 21:35:11
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使用pytorch框架实现MLP。为了深入了解源码，没有使用pytorch中torch.nn.Module类和其它现有的方法，大部分功能手写实现。data文件夹中是数据集。ReLU_CELF.py 是代码，激活函数使用ReLU，损失函数使用交叉熵。”MLP文档“文件夹中有实现过程与编写代码时遇到的错误，实现过程中的内容与下文一致，实现过程中包括手写。多层感知机：Multi-Layer Percep
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2023-12-24 07:33:31
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1 过拟合过拟合就是训练模型的过程中，模型过度拟合训练数据，而不能很好的泛化到测试数据集上。出现over-fitting的原因是多方面的：1） 训练数据过少，数据量与数据噪声是成反比的，少量数据导致噪声很大2 ）特征数目过多导致模型过于复杂，如下面的图所示：看上图中的多项式回归（Polynomial regression），左边为模型复杂度很低，右边的模型复杂度就过高，而中间的模型为比较合适的模型
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2024-01-03 21:21:11
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写在前面由于MLP的实现框架已经非常完善，网上搜到的代码大都大同小异，而且MLP的实现是deeplearning学习过程中较为基础的一个实验。因此完全可以找一份源码以参考，重点在于照着源码手敲一遍，以熟悉pytorch的基本操作。实验要求熟悉pytorch的基本操作：用pytorch实现MLP，并在MNIST数据集上进行训练环境配置实验环境如下：Win10python3.8Anaconda3Cud
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2023-07-05 21:37:18
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在本文中，我们将讨论正则化的必要性及其不同类型。在监督机器学习模型中，我们将在训练数据上训练模型。模型将从这些数据中学习。在某些情况下，模型会从训练数据中的数据模式和噪声中学习，在这种情况下，我们的模型将有一个高方差，我们的模型将被过度拟合。这种过拟合模型泛化程度较低。这意味着他们会在训练数据方面表现良好，但在新数据方面表现不佳。我们的机器学习算法的目标是学习数据模式并忽略数据集中的噪声
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2023-10-23 10:34:39
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欠拟合、过拟合1.欠拟合、过拟合下面通过图示，来形象的解释欠拟合、过拟合的概念：（1）第一种模型过于简单，没有很好的扑捉到数据的特征。（2）第二种模型就比较好，能够扑捉到数据的特征（3）第三种模型过于复杂，降低泛化能力形象的解释一下：你想讨好某个人，太不用心（很多事都没有关心到）
原创
2022-05-09 21:56:51
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在机器学习模型的训练过程中，经常会发生过拟合（overfitting）、欠拟合（underfitting）的现象。那这二者究竟为何物呢？过拟合，通俗点说，就是我们的模型对数据模拟的太好了，训练集中的数据几乎都被完美预测。有人就说了，我预测的完美也有错吗？是的，你有错。因为我们的目标并不是看你训练...
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2019-03-11 08:25:59
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DeepLearning tutorial（3）MLP多层感知机原理简介+代码详解@author：wepon一、多层感知机（MLP）原理简介多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图： 从上图可以看到，
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2023-10-08 15:29:21
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这篇博客将演化一个简单 MLP 的权重解决“异或”问题 (XOR)。 众所周知，MLP 中需要一个隐藏层来解决这个问题，因为它不是线性可分的。 XOR 问题接受两个二进制输入，如果其中一个是 1，则输出 1，但不是两个都是 Python有专门用于生成神经网络的软件包，例如 Tensorflow 和 Pytorch。 然而，为了简单起见，我们将实现我们自己的基本 MLP，只有一个隐藏
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2024-06-09 17:47:53
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## pytorch MLP案例
神经网络是机器学习中非常重要的一部分，它可以通过训练数据来学习复杂的模式和关系。在这篇文章中，我们将介绍如何使用PyTorch库构建一个多层感知机（MLP）并训练一个简单的分类器。MLP是一种最基本的神经网络结构，由多个全连接层组成，每个层之间都有非线性的激活函数。
### 什么是PyTorch？
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，它提供
原创
2023-07-18 12:22:14
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文章目录前言LeNetAlexNetVGGNet 前言大致总结一下深度学习的流程：配置变量：批次，学习率，迭代次数设备等。导入数据：数据预处理(标准化，清洗，去噪，划分数据集)，弹性形变等。搭建网络：卷积、池化、激活函数等。训练模型：选择损失函数，选择优化方法，迭代循环嵌套批次循环。（训练外层可以套k折交叉验证）内层循环执行过程：x输入网络得到输出y->y与标签比对得到损失->梯度清
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2024-10-24 22:07:17
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如果视觉Transformer中去掉MSA部分，性能是否能达到相同的水平？或者说仅使用MLP来实现视觉任务是否可行？由此考虑到视觉MLP。一、EANet（External Attention）其中和为可学习的参数，不依赖于输入。Norm为double normalization（分别对行和列）：二、MLP-MixerMixer Layer其中MLP为双层，层间有GELU激活函数。网络结构 
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2024-03-13 22:36:22
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过拟合是指在模型参数拟合过程中，由于训练数据包含抽样误差，复杂模型在训练时也将抽样误差进行了很好的拟合。具体表现就是在训练集上效果好，而测试集效果差，模型泛化能力弱。解决过拟合的方法：1.从数据入手 解决过拟合最有效的方法，就是尽力补足数据，让模型看见更加全面的样本，不断修正自己。数据增强：通过一定规则扩充数据。可以通过图像平移、翻转、缩放、切割等手段将数据库成倍扩充。当然，随着GAN的发展，很多
目录摘要：单层感知机（逻辑回归）：多层感知机（MLP）：本文Matlab运行结果：本文Matlab代码分享：摘要：MLP是一种常用的前馈神经网络，使用了BP算法的MLP可以被称为BP神经网络。MLP的隐节点采用输入向量与权向量的内积作为激活函数的自变量，激活函数采用Relu函数。各参数对网络的输出具有同等地位的影响，因此MLP是对非线性映射的全局逼近。本代码使用单层感知机和多层感知机运行同样的数据
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2023-08-01 20:07:22
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# 使用PyTorch搭建多层感知器（MLP）
多层感知器（MLP）是神经网络中的一种基本结构，广泛用于分类和回归问题。在本文中，我们将深入了解如何使用PyTorch，主流的深度学习框架，搭建一个简单的MLP。
## 1. 什么是多层感知器？
多层感知器由输入层、隐藏层和输出层组成。每一层由若干个神经元组成，它们通过权重相连。MLP通常使用激活函数（如ReLU）来引入非线性变化，从而能够学
## PyTorch实现多层感知机（MLP）
### 1. 整体流程
下面是使用PyTorch实现多层感知机（MLP）的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant Developer
participant Novice
Developer->>Novice: 介绍整体流程
Developer-->>Develop
原创
2023-10-16 09:15:48
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