In mathematics, statistics, finance,[1] computer science, particularly in machine learning and inverse problems, regularization is the process of addi ...
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2021-05-24 07:35:40
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模型正则化 Regularization 岭回归实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) x = np.random.uniform(-3.0, 3.0, size=100) X = x.resh ...
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2021-02-04 12:23:51
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TensorFlow Tutorial Initialize variables Start your own session Train algorithms Implement a Neural Network 1. Exploring the Tensorflow Library To sta ...
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2020-06-12 20:31:54
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1. Optimization Methods 1.1 - Gradient Descent 1.2 - Mini-Batch Gradient descent 1.3 - Momentum 1.4 - Adam 2. Model with different optimization algori ...
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2020-06-11 13:40:36
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1. Gradient Checking 你被要求搭建一个Deep Learning model来检测欺诈，每当有人付款，你想知道是否该支付可能是欺诈，例如该用户的账户可能已经被黑客掉。 但是，反向传播实现起来非常有挑战，并且有时有一些bug，因为这是一个mission-critical应用，你公司 ...
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2020-06-10 12:52:53
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Regularization Deep Learning models have so much flexibility and capacity that overfitting can be a serious problem，if the training dataset is not big ...
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2020-06-09 18:29:42
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机器学习算法的优点和缺点总结 1.正则化算法（Regularization Algorithms） 它是另一种方法（通常是回归方法）的拓展，这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚，它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。 例子： 岭回归（Ridge Regression） 最小绝对收缩与选择算子（LASS ...
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2020-05-04 15:53:05
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Π-model 和 temporal ensemble 都出自论文 Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning，都是利用一致性约束（consistency regularization）来进行半监督学习（semi-supervised learn... ...
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2020-05-04 13:28:02
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过拟合现象，即模型的训练误差远?于它在测试集上的误差。虽然增?训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价?昂。本节介绍应对过拟合问题的常??法：权重衰减（weight decay）。 一、方法 权重衰减等价于 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩 ...
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2020-02-28 01:35:13
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论文 "Decoupled Weight Decay Regularization" 中提到，Adam 在使用时，L2 regularization 与 weight decay 并不等价，并提出了 AdamW，在神经网络需要正则项时，用 AdamW 替换 Adam+L2 会得到更好的性能。 Ten ...
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2020-01-11 09:35:28
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