什么是标准化传统机器学习中标准化也叫做归一化，一般是将数据映射到指定的范围，用于去除不同维度数据的量纲以及量纲单位。数据标准化让机器学习模型看到的不同样本彼此之间更加相似，这有助于模型的学习与对新数据的泛化常见的数据标准化形式：标准化和归一化将数据减去其平均值使其中心为 0，然后将数据除以其标准差使其标准差为 1。Batch Normalization, 批标准化, 和普通的数据标准化类似, 是将
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2024-03-21 21:48:07
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Tensorflow2.0笔记本博客为Tensorflow2.0学习笔记，感谢北京大学微电子学院曹建老师目录Tensorflow2.0笔记2.7Batch Normalization(批标准化)：2.8池化(pooling)2.9舍弃（Dropout）2.10CNN的主要模块2.7Batch Normalization(批标准化)： 对一小批数据在网络各层的输出做标准化处理，其具体实现方式如图 5
tensorflow2.0基础模型选择并构建模型model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu')
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])配置模型model.compile(optimizer=tf.keras.optimiz
为防止网络过拟合，在损失函数上增加一个网络参数的正则化项是一个常用方法，下面介绍如何在Tensorflow中添加正则化项。tensorflow中对参数使用正则项分为两步:step1: 创建一个正则方法(函数/对象)step2: 将这个正则方法(函数/对象),应用到参数上下面详细介绍：step1: 创建一个正则化方法regularizer_l1 = tf.contrib.layers.l1_regu
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2024-04-11 20:37:08
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正则化：避免过拟合的方法之一。在我们使用模型训练数据时，会遇到欠拟合和过拟合的问题，关于欠拟合和过拟合详情请点击。
原创
2019-01-26 19:37:16
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Tensorflow中的正则化参数加正则项在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法,下面介绍如何在TensorFlow中使用正则项.tensorflow中对参数使用正则项分为两步:创建一个正则方法(函数/对象)将这个正则方法(函数/对象),应用到参数上如何创建一个正则方法函数tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=Non...
原创
2021-07-09 11:05:57
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参考目录：1 Keras卷积层1.1 Conv2D1.2 SeparableConv2D1.3 Conv2DTranspose2 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 softmax3.4 softplus3.5 softsign3
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2024-06-03 12:33:35
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TensorFlow优化模型之正则化 一、总结 一句话总结： 一)、正则化：是一种常用的为了避免过度拟合
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2020-09-17 20:41:00
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相信大部分人都见到过，下面的这两张对比图，用来解释为什么L1正则化比L2正则化更容易得到稀疏解，然而很多人会纠结于"怎么证明相切点是在角点上？"，呃，不必就纠结于此，请注意结论中的"容易"二字，配图只是为了说明"容易"而已。 假设x仅有两个属性，即w只有两个分量w1,w2，稀疏解->w1=0或w2
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2024-04-16 19:56:32
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#!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-# @author:Springimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = []label = []np.random.seed(0)# 以原点为圆心，半径为1的圆把散点划分成红蓝两部分，并加入随机噪音
原创
2022-01-04 10:22:31
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正则作用的对象是目标函数，如图对均方误差使用 ℓ2 正则：
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_) + tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda)(w))
1. 基本工作原理
weights = tf.constant([[1., -2.], [-3., 4.]])
with tf.Session() as s
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2017-03-19 16:38:00
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TensorFlow官方文档：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops# Arithmetic Operators
import tensorflow as tf
# 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符，就无法被正
在深度学习中，optimizer就是优化函数，这部分相当于机器学习中，自己写的优化函数部分，直接利用 SGD：随机梯度下降算法激活函数的作用 引入非线性因素，使得升级网络更为复杂。归一化： 训练模型不会因为部分畸形数据而导致训练模型出现差错 （在之前的博客中有提到） 批归一化： 每一层的激活值都进行归一化的过程数据未进行批归一化前 使用后 可以看出准确率的提升非常的大#对象的使用
model =
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2024-03-23 16:43:05
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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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2024-04-15 20:07:59
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L2-Regularization 实现的话，需要把所有的参数放在一个集合内，最后计算loss时，再减去加权
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2023-04-07 13:55:27
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model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,strides=1,padding="same",data_format="channels_last",activation=tf.nn.rel
原创
2021-08-25 14:23:05
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L2正则化原理：过拟合的原理：在loss下降，进行拟合的过程中（斜线），不同的batch数据样本造成红色曲线的波动大，图中低点也就是过拟合，得到的红线点低于真实的黑线，也就是泛化更差。可见，要想减小过拟合，减小这个波动，减少w的数值就能办到。L2正则化训练的原理：在Loss中加入（乘以系数λ的）参数w的平方和，这样训练过程中就会抑制w的值，w的（绝对）值小，模型复杂度低，曲线平滑，过拟
作者：Poll的笔记链接：http://www.cnblogs.com/maybe2030/阅读目录LP范数L1范数L2范数L1范数和L2范数的区别...
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2021-07-12 17:22:52
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2017-07-05 11:20:00
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作者：Poll的笔记链接：http://www.cnblogs.com/maybe2030/阅读目录LP范数L1范数L2范数L1范数和L2范数的区别...
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2021-07-12 17:22:52
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