Regularazation and Cross-Validation

最新推荐文章于 2024-06-03 15:05:20 发布
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分类专栏： 机器学习
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Regularization 和 Cross-Validation 是两种最常用来控制过拟合的方法。


Cross-Validation是一种用来调节学习模型中Regularization参数标准化方法。我们首先把数据集分成训练数据集和验证数据集。然后我们用不同的正则化参数在验证数据集上计算验证误差。


最后，我们选择使得验证误差最小的正则化参数，使用该参数作为我们的学习模型。为了减少变动，我们可以在不同的验证数据集运行多次，将多次验证误差对应的正则化参数取平均值。


Bias Variance Trade-off

机器学习之正则化与交叉验证
《致青春》——云梦泽
07-01 2271
机器学习之正则化与交叉验证
Regularization
YQMind的博客
02-25 761
概述 L1和L2正则项本质上是对参数进行先验分布假设，具体来说L1对应拉普拉斯先验，L2对应高斯先验。 ML与MAP的不同 maximum likelihood (ML) 极大似然估计: MAP (maximum a posterior) 最大后验概率估计: 即p(θ)p(\theta)p(θ)进行了先验假设。 拉普拉斯分布 L1正则化对应假设每个参数服从均值为0的拉普拉斯分布。 b越小，越...
正则化 与 cross validation
赤赤吃吃喝喝
07-09 334
在所有机器学习的问题上都要采用以下方法 Overfitting: 得到的模型随着训练轮数或者别的超参数的改变，在 training data 上的错误率肯定是越来越低的。但是这么做会出现overfitting的情况。 为了解决这个情况，从 training data 中分出来一个 validation set。在每次训练之后，看一下在 validation set 上的表现。如果在train...
机器学习基石 之 正则化（Regularization）与验证（Validation）
士杰的博客
04-24 1429
过拟合与欠拟合（under & over） 欠拟合（underfitting）: EinE_{\text {in}}Ein​较高，EoutE_{\text {out}}Eout​也较高。 过拟合（overfitting）: EinE_{\text {in}}Ein​较低，EoutE_{\text {out}}Eout​却较高。（例如数据中有噪声，却使用了高次多项式非线性转换，便会出现过拟合...
cs231n neural network 笔记
张小彬的专栏
02-15 4163
神经网络里的非线性是很重要且必不可少的。在全连接层之间引入非线性单元，可以让神经网络具有更强的表达能力。一个三层的神经网络可以大概写成这样子的形式，$$s = W_3\max(0, W_2\max(0,W_1x))$$ 中间的隐藏层神经元数量的大小可以自己设置。
Regularization(正则化)
qq_36417014的博客
11-01 4166
前言 这一章还是紧接着上一章的，在上一章我们讨论了logistic regrsssion(逻辑回归)，在更早我们还讨论了linear regression(线性回归)，对于这两种问题，我们在进行用函数去预测结果时，我们根据已知的数据集去推测一个函数关系，然后去模拟输入和输出的关系。那么问题就来了，什么样的函数关系更能准确表示两者之间的关系呢？对于linear regression问...
广义交叉验证（GCV）
我真的很不错的博客
06-05 2万+
广义交叉验证（Generalized Cross-Validation ,GCV） GCV=1N∑Nn=1[yn−f(Xn)]2[1−df/N]2=1NRSS[1−df/N]2GCV=1N∑n=1N[yn−f(Xn)]2[1−df/N]2=1NRSS[1−df/N]2GCV{\rm{ = }}\frac{1}{N}\frac{{{{\sum\nolimits_{n = 1}^N {\left[ ...
5.1 深度学习之公式详细推导（Regularzation :L1 ,Dropout）
碧落的博客
12-10 1663
Regularzation :L1 ,Dropout    本文是课堂笔记，大多用截图呈现，内容分详实需要了解的请耐心推导！下面接着说减少过拟合的方法！ 上文我们了Regularzation :L2，现在讲一下Regularzation :L1  绝对值和平方的差别。 Dropout: 也可以 Overfitting 另一种笨重的方法，也是数据时
我要学统计|什么是Regulaization（正则化）？
最新发布
sunwx98的博客
06-03 817
正则化（Regularization）是机器学习和统计建模中用于防止过拟合（overfitting）的一种技术。过拟合发生在模型对训练数据的小波动或噪声过于敏感，从而失去了泛化到新数据的能力。正则化通过在模型的损失函数中添加一个额外的项来实现，这个额外的项会惩罚模型的复杂度。
岭参数\正则化参数的选取方法
weixin_50155907的博客
09-30 3986
确定岭参数
Batch Norm简明图解【批归一化】
新缸中之脑
11-28 7333
Batch Norm（批归一化） 是现代深度学习实践者工具包的重要组成部分。在批归一化论文中引入它后不久，它就被认为在创建可以更快训练的更深层次神经网络方面具有变革性。Batch Norm 是一种神经网络层，现在在许多架构中普遍使用。它通常作为线性或卷积块的一部分添加，并有助于在训练期间稳定网络。在本文中，我们将探讨什么是 Batch Norm、为什么需要它以及它是如何工作的。但在我们讨论批归一化本身之前，让我们先了解一些有关归一化的背景知识。
基础 | batchnorm原理及代码详解
sjyttkl的专栏
11-30 920
前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。 本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法–batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。 Batchnorm主要解决的问题 Batchnorm原理解读 Batchnorm的优点 Batchnorm的源码解读 第一节...
PyTorch学习之归一化层（BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm）
mingo_敏
12-18 11万+
BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异： BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值 LayerNorm：channel方向做归一化，算CHW的均值 InstanceNorm：一个channel内做归一化，算H*W的均值 GroupNorm：将channel方向分group，然后每个group内做归一化，算(C//G)HW的均值 ...
BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm和GroupNorm
@bangbang的博客
07-23 3074
Batch Norm: 对NHW计算归一化参数(均值和方差)，总共得到C组归一化参数, 相当于对每个channel进行归一化。BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布Layer Norm: 对CHW计算归一化参数，得到N(batch)组归一化参数，对于Batch为1，相当于对整个Feature map 做归一化。
标准化归一化和正则化的概念与区别
csdn_elsa的博客
03-20 4890
https://www.cnblogs.com/arachis/p/Regulazation.html?utm_背景：数据挖掘/机器学习中的术语较多，而且我的知识有限。之前一直疑惑正则这个概念。所以写了篇博文梳理下 摘要： 　　1.正则化（Regularization） 　　　　1.1 正则化的目的　 　　　　1.2 结构风险最小化（SRM）理论 　　　　1.3 L1范数（lasso），L2范数（...
交叉验证(Cross Validation)方法思想简介
weixin_30876945的博客
01-01 743
交叉验证(CrossValidation)方法思想简介以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为...
交叉验证——ESL chapter7.10
River_J777的博客
10-15 868
交叉验证 交叉验证是估计预测误差最简单且广泛使用的方法。 通常情况下，我们的数据量都是不足够多的，如果在本来就不多的数据集中再划分出一部分作为验证集，那可供学习的数据就更少了。为了解决这一问题，K-折交叉验证将数据集分成容量大致相等的K个部分，如下图： 对于第kkk(k=1,2,⋯ ,Kk=1,2,\cdots,Kk=1,2,⋯,K)部分，我们首先用 其他K-1个部分的数据对学习器进行训练，再预测第kkk部分数据时计算预测误差。依次通过k=1,2,⋯ ,Kk=1,2,\cdots,Kk=1,2,⋯,K循
一篇文章完全搞懂正则化（Regularization）
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见见大魔王
03-16 18万+
个人的原创笔记，欢迎dalao们指正错误！ 什么是正则化？ Regularization，中文翻译过来可以称为正则化，或者是规范化。什么是规则？闭卷考试中不能查书，这就是规则，一个限制。同理，在这里，规则化就是说给损失函数加上一些限制，通过这种规则去规范他们再接下来的循环迭代中，不要自我膨胀。 为什么需要正则化？ 我们首先回顾一下模型训练的过程，模型参数的训练实际上就是一个不断迭代，寻找到...
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In group-wise cross-validation, the data is divided into groups, and the validation process is performed on each group separately. This ensures that the model is evaluated on data from different ...
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