1. 正则化正则化是指，在损失函数的基础上加上了正则化项，即原来的loss function$ \frac{1}{m}\sum_{i=1}^n(y_i-\hat y)^2$ 变为$ \frac{1}{m}\sum_{i=1}^n(y_i-\hat y)^2+\frac{\lambda}{2m} \sum_{i=1}n||w||2$**正则化的目的是为了防止过拟合 **正则化可以防止过拟合的原因，从
【内容简介】主要解决什么是正则化，为什么使用正则化，如何实现正则化，外加一些对范数的直观理解并进行知识整理以供查阅Why & What 正则化我们总会在各种地方遇到正则化这个看起来很难理解的名词，其实它并没有那么高冷，是很好理解的首先，从使用正则化解决了一个什么问题的角度来看：正则化是为了防止过拟合， 进而增强泛化能力。用白话文转义，泛化误差（generalization error）=
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2024-04-12 19:39:06
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VisualPytorch beta发布了！功能概述：通过可视化拖拽网络层方式搭建模型，可选择不同数据集、损失函数、优化器生成可运行pytorch代码扩展功能：1. 模型搭建支持模块的嵌套；2. 模型市场中能共享及克隆模型；3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割、目标探测上的威力；4.添加图像增强、快速入门、参数弹窗等辅助性功能修复缺陷：1.大幅改进UI界面，提升用户体验；2.修改注销不跳
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2024-04-18 19:50:14
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理解正则化目录理解正则化正则化的由来L1、L2对模型空间限制的解释：关于正则化是贝叶斯先验，整个优化目标是最大后验概率的解释：正则化的由来 有几种角度来看待正则化(Regularization)，它符合奥卡姆剃刀(Occam’s razor)原理：在所有可能选择的模型中，能够很好地解释已知数据并且十分简单的才是最好的模型。从贝叶斯估计的角度来看，正则化项对应于模型的先验概率。还有个说法就是，正则
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2023-10-18 22:13:57
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一.权重初始化（正态分布可以加速学习）：初始化权重，使其数据保持标准差在1左右以防止梯度消失或者爆炸，在卷积神经网络中常用，pytorch直接默认了自定义初始化权重import torch.nn as nn
import torch
class Network(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
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2023-12-31 14:24:51
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正则化方法（权重衰退和Dropout）正则化方法和以前学过的正则表达式没有任何关系！ 花书 p141 说到：能显式地减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价）的方法都被称为正则化。0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 权重衰减权重衰减是正则
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2023-10-28 13:13:20
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Dropout抑制过拟合import numpy as np
import torch
from torch import nn,optim
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets,transforms
from torch.utils.data import DataLoader# 训练集
trai
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2024-05-16 01:42:30
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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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推荐守门员应该将球踢到哪个位置，才能让自己的队员用头击中。1.无正则化模型 判别是否有正则化与调用其他计算函数。准确率：0.948/0.915 明显过拟合overfiting了。2.L2正则化公式如下，在原有cost函数基础上增加L2项，L2为参数w的均方根 根据公式书写代码： 增加正则项后，反向传播的导数也会对应改变，其
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2023-10-21 22:12:53
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正则在java开发中有着不小的地位，用于很多场景，校验用户名，邮箱号，手机号等等特殊的要求。
java提供了正则的Util类Pattern 和Mather类
查看源码发现Pattern类的构造函数是private的不能初始化，只能通过静态方法compile方法获取实例。Pattern只是创建一个匹配模式。Mather类使用Pattern实例提供的模式信息
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2024-04-11 13:31:37
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GPU加速是深度学习最常用的操作之一。尤其在数量级较大时GPU的速度会远超CPU获得奇效。 Navida T4
比如我们拿i7-9970K和一个普通的GPU做一个简单的对比。各自生成一个10000乘10000的矩阵算一个伪逆，可以看到速度相差近7倍。 注意，这里咱们只用了一个非常普通的GPU，来自GOOGLE的COLAB。我们之前对比过这种设置下它的性能相比GTX
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2024-07-03 21:25:05
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目录引入正则化方法1. 数据增强2. L1/L2正则2.1L1正则2.2 L2正则2.3L1与L2的总结比较3. Dropout4. DropConnect5. 早停法（Early stopping）参考网站来源 引入与其它机器学习方法类似，DNN在训练过程中也会遇到过拟合的现象，尤其是当参数数量多于输入数据量时。为了防止过拟合现象，除了增加训练样本外，最常见的就是各种正则化方法，比如：数据增强
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2024-04-11 21:04:16
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1. DNN神经网络的前向传播（FeedForward）2. DNN神经网络的反向更新（BP）3. DNN神经网络的正则化1. 前言和普通的机器学习算法一样，DNN也会遇到过拟合的问题，需要考虑泛化，这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。2. DNN的L1和L2正则化想到正则化，我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L2正则化。而DNN的
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2024-04-07 20:44:40
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1、前向计算举例（原本没有+1项，这是人为加上去的）：计算步骤：先添加一个值为1的x0组成输入，θ1（大小是：对面神经元个数 * （此面神经元个数+1），即 3*4）的第i行拿出来与输入做点乘，sigmoid作用之后放到隐藏层第i个神经元里面(i=1,2,3)：再添加一个值为1的x0组成隐藏层，θ2（大小是：1*4）的第1行拿出来与隐藏层神经元做点乘，sigmoid作用之后放到输出层第1个神经元里
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2023-07-28 12:51:36
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# PyTorch中的正则项
在深度学习中，正则化是一种用于提高模型泛化能力的技术。它通过增加一个约束项来控制模型的复杂性，从而防止过拟合。PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，支持各种正则化方法。本文将介绍PyTorch中的正则项，并提供相应的代码示例。
## 什么是正则化
正则化的基本思想是对模型的复杂性进行控制，通过惩罚模型中某些参数的值来促使模型更简单、泛化能力更强。常见的正则
1.L1和L2正则化L1 正则化和 L2 正则化是在神经网络中常用的两种正则化技术，用于对权重参数进行惩罚，以减小过拟合现象。它们有以下联系和区别：联系：①L1 正则化和 L2 正则化都是在训练神经网络时添加到损失函数中的额外项，用于对权重参数进行惩罚，从而限制其数值大小。②L1 正则化和 L2 正则化都可以用于降低模型的复杂度，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。③L1 正则化和 L2 正则化都引
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2024-04-12 19:26:59
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# Java 正则表达式：查找所有匹配项的指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何使用Java中的正则表达式来查找文本中的所有匹配项。在这篇文章中，我将带领Java新手一步步了解如何实现这一功能。
## 正则表达式基础
正则表达式是一种强大的文本模式匹配工具，它允许我们定义一个搜索模式，然后使用这个模式在文本中查找匹配项。在Java中，正则表达式是通过`java.util.regex
原创
2024-07-22 05:42:27
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正则化（Regularization）是机器学习中一种常用的技术，其主要目的是控制模型复杂度，减小过拟合。我们结合前面讨论过的损失函数的定义来讨论正则化问题，下面是加入正则项的损失函数：正则化的本质是为损失函数加入一个正则项（Regularization）这里是，这个正则项可以理解为一个惩罚项，它的自变量是权重向量，我们的最终目的是为了最小化loss function，也就是说我们也需要最小化正则
正则化正则化是机器学习中一种常见的概念。正则化不仅在深度学习中有，在传统的机器学习中也有。单纯从名字上不好理解。但是其实它的意义还是比较简单的。泛化能力机器学习中，通常通过大量样本放入模型中训练然后得到待定的系数。而不论是哪种模型我们都希望这种模型在精确的前提下尽可能的简洁。这里我们所说的精确不止是在测试集上精确就够了。泛化能力好: 模型在测试集以及其他验证集上也要表现的同样好。日常: 对于观察到
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2024-04-09 21:47:02
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knn通过正则化项减小方差# 通过正则化减小提高模型你能力 来减小方差from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCVfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.preprocessing import StandardScaleriris = datasets.load_iris()...
原创
2022-07-18 14:56:51
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