深度学习总结一：范数

最新推荐文章于 2025-03-21 21:03:47 发布
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分类专栏： 深度学习知识点总结 文章标签： L1范数 L2范数 L0范数
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34553043/article/details/83045285
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本文介绍了深度学习中三种重要的范数——L0、L1和L2范数。L0范数代表非零元素的数量，用于稀疏化；L1范数，又称曼哈顿距离，是L0的凸近似，优化上更易处理；L2范数，即欧几里得距离，使模型参数接近于零但不强制为零，防止过拟合。

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深度学习总结一：范数


对应代码
w ∗ = a r g m i n w ∑ i L ( y i , f ( x i ; w ) ) + λ ψ ( w ) w^* = argmin_w \sum_iL(y_i, f(x_i;w)) + \lambda\psi(w) w∗=argminw​
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深度学习最全面试题总结（一）
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05-04 2万+
导读：本系列深度学习面试题系列总结，资料集合包含机器学习、深度学习等各系列常见问题，可配合下列资料一起学习，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。侵权联系删除！
AI人工智能深度学习算法：深度学习软件框架的掌握与应用
AI天才研究院
06-04 1077
AI人工智能深度学习算法：深度学习软件框架的掌握与应用 1.背景介绍 1.1 人工智能的兴起 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是当代科技发展的重要领域,近年来受到了前所未有的关注和投资。
深度学习中的范数
weixin_42374938的博客
10-24 724
看来很多资料，将自己所看到的总结如下： L0_00​范数：是指向量中非零元素的个数，若用此范数来规则化一个参数矩阵，那就是希望此矩阵中的大部分元素都是零。即L0_00​范数可以使矩阵变得稀疏。 L1_11​范数：L1_11​是向量中各个元素的绝对值之和，我们也成1范数为“稀疏规则算子”，意思不言而喻，L1_11​范数也会使矩阵变得稀疏，因为L1_11​范数是L0_00​范数的最优凸近似。 一般情况下为了使一个矩阵变得稀疏只用L1_11​，一是因为L0_00​范数很难优化求解，它是一个NP难题，二是L1_11
机器学习和深度学习重要概念 | 范数
学习地越多，知道的越少
03-09 791
今天说一个深度学习里面经常出现，但是未必人人都能 get 到直观感受的概念：范数，英文名叫 norm。 1. 直观理解 本质上来讲，是用来衡量一个向量（vector）的规模的。 什么叫规模，举个例子： x: tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) y: tensor([1., 1.]) 他们的 ...
深度学习篇---深度学习中的范数
最新发布
道阻且长，行则将至。
03-21 954
本文介绍了一系列范数的定义、计算、使用。比如L1\L2\L∞\Frobenius范数（矩阵L2范数），用于正则化（防止过拟合）、损失函数。向量中非零元素的数量向量元素绝对值之和。定义：向量元素平方和的平方根。向量元素绝对值的最大值。定义：向量元素绝对值的p次方和的1/p次幂。定义：矩阵元素平方和的平方根。定义：矩阵奇异值之和。矩阵的最大奇异值。L1/L2范数：基础正则化工具，分别诱导稀疏性和平滑性。
深度学习笔记1 L1 L2 L0范数
chentuocuo8953的博客
08-14 599
在深度学习中，监督类学习问题其实就是在规则化参数同时最小化误差。最小化误差目的是让模型拟合训练数据，而规则化参数的目的是防止模型过分拟合训练数据。 参数太多，会导致模型复杂度上升，容易过拟合，也就是训练误差小，测试误差大。因此，我们需要保证模型足够简单，并在此基础上训练误差小，这样训练得到的参数才能保证测试误差也小，而模型简单就是通过规则函数来实现的。 规则化项可以是模型参数向量的范数。如：L...
《动手学深度学习》(PyTorch版)要点笔记 - 7 【正则化的L2范数】
ShakalakaPHD的博客
08-20 237
目录L2范数：正则化： L2范数： L2范数的定义其实是一个数学概念，其定义如下： 正则化： 正则化其实是一种策略，以增大训练误差为代价来减少测试误差的所有策略我们都可以称作为正则化。换句话说就是正则化是为了防止模型过拟合。L2范数就是最常用的正则化方法之一。 参考： https://blog.youkuaiyun.com/u010725283/article/details/79212762 ...
L1范数正则化
周红伟讲AI
07-19 3847
 L1范数正则化 编辑 锁定 L1范数正则化（ L1 regularization 或 lasso ）是机器学习（machine learning）中重要的手段，在支持向量机（support vector machine）学习过程中，实际是一种对于成本函数(cost function)求解最优的过程，因此，L1范数正则化通过向成本函数中添加L1范数，使得学习得到的结果满足稀
范数知识点总结打印版
11-05
范数是数学中一个非常重要的概念，尤其是在机器学习、深度学习以及各种数值分析领域。它为衡量向量、矩阵的大小提供了一种方法。向量的范数衡量的是向量的长度，而矩阵的范数衡量的是矩阵作为一个线性变换对向量长度...
深度学习PyTorch | 总结
01-20
在深度学习中，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了强大的工具和灵活性，便于研究人员和开发者构建和训练复杂的神经网络模型。 过拟合和欠拟合是深度学习中常见的问题。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，...
区别：p 范数、椭圆范数、m1​ 范数、Frobenius 范数、 m∞ 范数、矩阵1范数、矩阵2范数、 矩阵∞ 范数、矩阵M范数、矩阵G范数
m0_53605808的博客
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范数是定义在向量空间中的一种函数，用于测量向量的大小或长度。对于向量 x，范数表示为 ∥x∥。
求方阵的无穷范数
qq_41564853的博客
08-27 4918
//无穷范数是各行绝对值之和中的最大值 include using namespace std; //这个题本来没看到方阵 多此一举 定义了mxn阶矩阵 int fanshu(int x,double a[20][20]) //定义计算行范数函数 { int s,norm=0,i,j; for(i=0;i...
【深度学习】梳理范数与正则化（二）
florrie
03-03 2802
【深度学习】梳理范数与正则化（二） 今天要梳理的知识是范数与正则化。文章完全根据个人理解写，如有不对，欢迎指出！！ 正则化 正则化是一种对学习算法的约束，主要是为了防止过拟合（下一次会梳理这个知识点），从而增强模型的泛化能力。泛化能力 是指模型对位置数据的预测能力，是一种用于评估机器学习算法的能力的指标。泛化误差可以反映模型的泛化能力，误差越小，模型越稳定。泛化误差（generalizatio...
深度学习之范数
m0_68788727的博客
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欧几里得距离和毕达哥拉斯定理中的非负性概念和三角不等式可能会给出一些启发。Frobenius范数满足向量范数的所有性质，它就像是矩阵形向量的。最后一个性质要求范数最小为0，当且仅当向量全由0组成。因为在大多数情况下，任何东西的最小的。调用以下函数将计算矩阵的Frobenius范数。在线性代数中，向量范数是将向量映射到标量的函数。范数，我们将绝对值函数和按元素求和组合起来。在代码中，我们可以按如下方式计算向量的。，向量范数要满足一些属性。范数听起来很像距离的度量。范数的平方，也会经常遇到[
矩阵/向量的范数
Steve Wang's blog
11-21 1490
来自吴恩达 深度学习 第二周作业第一部分 # GRADED FUNCTION: normalizeRows import numpy as np def normalizeRows(x): """ Implement a function that normalizes each row of the matrix x (to have unit length). ...
浅谈L0,L1,L2范数及其应用
-------MYNUX--------- lengerfulluse
08-29 4628
博客原文传送门：点击打开链接 浅谈L0,L1,L2范数及其应用 在线性代数，函数分析等数学分支中，范数（Norm）是一个函数，其赋予某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小。对于零向量，另其长度为零。直观的说，向量或矩阵的范数越大，则我们可以说这个向量或矩阵也就越大。有时范数有很多更为常见的叫法，如绝对值其实便是一维向量空间中实数或复数的范数，而Euclidean
深度学习碎碎念——碎片知识2
m0_59704905的博客
08-15 840
假设训练了一个模型来预测天气，使用过去几年的数据来训练模型，但随着时间的推移，气候变化导致某些因素（如温度、湿度等）与天气之间的关系发生了变化，这意味着即使温度和湿度的分布没有变化，它们与天气的关系可能已经改变了，这就是概念偏移。学习如何区分苹果和橙子。如果训练模型时使用的苹果和橙子的比例是 50:50，但在实际应用中，苹果和橙子的比例变成了 80:20。深度学习框架可以自动计算导数：我们首先将梯度附加到想要对其计算偏导数的变量上，然后记录目标值的计算，执行它的反向传播函数，并访问得到的梯度。
【深度学习笔记】范数
jaz_y的博客
07-27 756
深度学习中，范数是用来衡量向量大小的，常用来表示损失的距离等等 范数——LpL^pLp的定义为‖x‖p=(∑i∣xi∣p)1p‖x‖_p = (\sum_{i}^{} {\mid x_i\mid^p})^\frac {1} {p}‖x‖p​=(i∑​∣xi​∣p)p1​ 其中p∈Rp\in\mathbb{R}p∈R，p≥1p\geq1p≥1。 即每一个p对应一个范数，其中较常用到的是当p=2时的范数，也称为欧几里得范数，由于较为常见，也经常省略下标2而写作 ‖x‖。L2范数的平方也可使用向量的点积来进行运算
深度学习中的正则化技术 - 参数范数惩罚篇
绎岚科技的博客
07-08 1237
深度学习作为人工智能领域的重要分支，其模型复杂度和学习能力日益增强，但也面临着过拟合的风险。为了提升模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上的表现，正则化技术被广泛应用于深度学习中。其中，参数范数惩罚是一种简单而有效的正则化方法，它通过在目标函数中添加一个与参数规模相关的惩罚项，来限制模型的复杂度和学习能力。这种方法不仅适用于线性模型，如线性回归和逻辑回归，也广泛应用于神经网络等复杂模型中。
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