深度学习下分类任务中L2 norm总结

最新推荐文章于 2025-05-23 10:50:15 发布
最新推荐文章于 2025-05-23 10:50:15 发布
阅读量7.7k 收藏 30
点赞数 9
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 行人重识别
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38208912/article/details/103815647
L2范数在深度学习分类任务中用于将特征归一化，常见于人脸识别和行人重识别。它解决了不同尺度特征计算的低效问题，常与triplet loss结合使用。L2 norm有助于优化方向的一致性，提升学习效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

什么是L2范数？

L2范数既欧式距离，表示向量的元素平方和再开方
∥x∥2=∑i=1nxi2\Vert x \Vert_{2} = \sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_{i}^{2}}∥x∥2​

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
【深度学习基础】多任务学习（Multi-Task Learning）
十二月的猫
09-26 1万+
多任务学习（Multi-task learning）是和单任务学习（single-task learning）相对的一种机器学习方法。在机器学习领域，标准的算法理论是一次学习一个任务，也就是系统的输出为实数的情况。复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题，然后分别对每个子问题进行学习，最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型。多任务学习是一种联合学习，多个任务并行学习，结果相互影响。一次只学习一个任务（task），大部分的机器学习任务都属于单任务学习。
《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
09-13 2473
本文详细介绍了深度学习的基础知识、主要概念和术语、以及经典的深度学习算法。深度学习是机器学习的一个分支，侧重于构建和训练神经网络以自动提取特征。文章探讨了深度学习的优缺点，比较了机器学习与深度学习的区别，并讨论了如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GANs）和深度强化学习（RL）等深度学习模型。此外，文中还介绍了如何使用深度学习进行手写数字识别任务，包括数据准备、网络配置、模型训练、评估和预测的步骤，并通过实例展示了整个流程。最后，分享自己精心制作的深度学习思维导图。
l2norm:计算 L2 范数（欧几里得范数）
06-07
L2范数 计算数组的 L2 范数（）。 安装 $ npm install compute-l2norm 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var l2norm = require ( 'compute-l2norm' ) ; l2norm( arr[, accessor] ) 计算array的L2范数（欧几里得范数）。 var data = [ 2 , 7 , 3 , - 3 , 9 ] ; var norm = l2norm ( data ) ; // returns ~12.3288 对于对象arrays ，提供一个访问function访问array值。 var data = [ [ 'beep' , 3 ] , [ 'boop' , 4 ] ] ; function getValue ( d , i ) { return d [ 1 ] ; } var no
L2norm
qq_35912099的博客
07-27 778
这个方法在SSD里面用到，主要是因为不同尺度的feature的大小差的比较多，所以需要进行norm，实现细节如下： classL2Norm(nn.Module): #参数：输入特征图的通道数，缩放像素值到达的范围 def__init__(self,n_channels,scale): super(L2Norm,self).__init__() self.n_channels=n_channels self.gamma=scal...
PyTorch中多项分布中随机采样（multinomial）和张量范数（norm）函数使用详解
最新发布
qq_36812406的博客
05-23 1161
参数说明input输入张量（Tensor）p范数类型，常见如'fro'、1、2、float(‘inf’) 等dim指定在哪个维度上计算范数（可为 int 或 tuple）keepdim是否保留计算后的维度（True/False）dtype设置返回的精度，如out可选，输出结果张量（in-place 操作）用法示例含义L2 范数每行 L1 范数向量最大值（∞ 范数）L2 范数 + 保留维度。
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数
bitcarmanlee的博客
07-17 5966
1.监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。多么简约的哲学啊！因为参数太多，会导致我们的模型复杂度上升，容易过拟合，也就是我们的训练误差会很小。但训练误差小并不是我们的最
到底什么是L2 Norm
热门推荐
牛哥的博客
01-18 5万+
最近复现论文有这么一个结构： 池化之后有一个l2-norm。norm是normalization的缩写。ok，看看这是啥 标准化？正规化？归一化？… 正确答案 L2归一化：将一组数变成0-1之间。pytorch调用的函数是F.normalization。文档是这样写的： 对于L2来说，p=2，分母就是(x12+x22+...+xn2)\sqrt{( x_1^2 + x_2^2 + ... +...
L2范数（L2 Norm）
weixin_67251822的博客
04-02 1599
通过这个类，你可以灵活地控制嵌入向量的规模，从而提升模型的泛化能力！对于一个向量 x = [x₁, x₂, ..., xn]（或L2范数的平方和），作为正则化损失。“嵌入向量不要太大，否则我会惩罚你！想象你有一个向量（比如嵌入向量。），L2范数就是计算这个向量的。这个类计算所有输入嵌入矩阵的。就像在三维空间中，计算点。
2024-04-19 问AI: 介绍一下 Frobenius norm 在深度学习中的应用
baidu_24377669的博客
04-19 936
在深度学习中，模型的稳定性是一个重要的考量因素，它关系到模型在新数据上的泛化能力。通过观察不同层权重矩阵的Frobenius范数的变化，我们可以了解模型在训练过程中的稳定性情况，从而调整模型结构或训练策略以提高其稳定性。Frobenius范数可以帮助确定预处理步骤的效果，例如，通过计算预处理前后数据矩阵的Frobenius范数差异。总的来说，Frobenius norm在深度学习中的应用主要体现在矩阵操作和优化问题上，它是一种重要的数学工具，有助于提高模型的性能和泛化能力。
深度学习 整体总结1
08-03
以下是对深度学习各方面的详细总结： **深度学习理论** 1. **泛化误差界**：泛化误差是模型在未见过的数据上的表现，它反映了模型的泛化能力。深度学习的泛化误差与模型复杂度、训练数据量等因素有关。 2. **...
L2Norm 的实现
言午日月
03-26 1835
L2 范数归一化（L2 Normalization）是将每个样本（向量）除以其 L2 范数，以使得每个样本的 L2 范数为 1, 这样做可以使得样本在欧几里得空间中位于单元圆上。L2范数（L2 norm），也称为欧几里德范数（Euclidean norm）或2-范数，是向量元素的平方和的平方根。而 L2 范数归一化就是将向量。
什么是l2 norm?
northeastsqure的专栏
09-17 1439
就是一个张量，类似向量，每一维度除以向量长度、模长 这样每一维度，介于0,1间，向量长度、模长为1 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math/l2_normalize ...
L1 norm和L2 norm
a120623105的专栏
09-02 1783
在论文中经常会出现L1 norm和L2 norm
L2范数（L2 Norm）与均方差（MSE）
TsXor的博客
10-09 1万+
没啥好说的，做个笔记！
正则项：L1-norm和L2-norm
On_theway10的博客
07-17 1790
前言 对于有监督学习任务而言，它的目标函数函数往往具有如下的格式： 其中红色部分表示数据拟合项(损失项)，它度量了用模型f(x,theta)来拟合数据标签y时所带来的偏差(error/loss)；绿色的部分则是模型正则项，它度量了模型的复杂度。因此上述格式的目标函数蕴含着...
深度学习中L2 norm的使用
第二剑~的博客
07-02 4492
L2 norm其实是一个比较朴素的应用比较广泛的正则化算法，从过去的传统算法到现在的深度学习，从数据预处理到模型优化，都或多或少的会用到这个思想。其算法的过程也比较简单： 1.求出当前层数据的平方 2.求出当前层数据的平方和 3.将第一步得到的数据除以第二步得到的数据 这样一个简单的过程，会有什么作用呢？首先，经过L2 norm的数据都处于0到1之间。其次，经过L2 norm的数据之间的差异...
【漫话机器学习系列】100.L2 范数（L2 Norm，欧几里得范数）
IT古董
02-22 2120
L2 范数（L2 Norm），也称为欧几里得范数（Euclidean Norm），是数学中最常见的向量范数之一。它用于衡量向量的长度或大小，计算方式是向量各个元素的平方和再开平方。L2 范数是一种重要的数学工具，在机器学习、优化、信号处理等多个领域都有广泛应用。它的主要作用是衡量向量的长度，并在模型优化过程中用于正则化，防止过拟合。
L1-norm (L1范数) L2-norm(L2范数)
w__Y__w的博客
12-08 2万+
L1-norm (L1范数) L2-norm(L2范数) 同样存在L0、L3等，L1、L2范数应用比较多。 一个向量的 norm 就是将该向量投影到 [0, ∞​) 范围内的值，其中 0 值只有零向量的 norm 取到。不难想象，将其与现实中距离进行类比，在机器学习中 norm 也就总被拿来表示距离关系：根据怎样怎样的范数，这两个向量距离多远。这里怎样怎样的范数就是范数的种类，即p-norm，严格定义为： 当p取1时被称为1-norm，也就是L1-norm，同理可得L2-norm。 L1..
l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm
coding乐园
11-08 1387
原文链接：http://blog.youkuaiyun.com/u011650143/article/details/54695180What is a norm?Mathematically a norm is a total size or length of all vectors in a vector space or matrices. For simplicity, we can say tha
基于深度学习的蛋白质分类任务实验ENZYMES数据集
03-15
<think>好的，用户的问题是关于如何使用ENZYMES数据集进行基于深度学习的蛋白质分类任务实验，包括模型选择、数据预处理和评估方法。我需要仔细分析这个问题，并结合提供的引用内容来给出合适的建议。 首先，用户提到的ENZYMES数据集是一个图结构的数据集，每个蛋白质可能表示为图，节点是氨基酸，边是相互作用。根据引用[2]，传统的图核方法在处理图数据时存在特征提取与学习分离的问题，而CNN无法直接处理图数据。因此，可能需要使用图神经网络（GNN）模型，比如GCN、GAT或GraphSAGE，这些模型能够直接在图上进行特征学习。 接下来，数据预处理部分。ENZYMES数据集通常包含多个图结构，每个图有节点特征和标签。需要检查数据是否已经划分为训练集、验证集和测试集，如果没有，需要进行划分。此外，节点特征可能需要标准化，比如归一化处理。如果原始数据缺少节点特征，可能需要使用一些自动编码器或手工特征来补充，但根据引用[2]中的方法，可能可以考虑使用社区检测提取patch信息，然后嵌入到图核中，不过这里可能更适合直接使用GNN处理。 模型选择方面，引用[2]提到使用图核与CNN结合的方法，但用户的问题是基于深度学习，所以GNN更合适。GIN（Graph Isomorphism Network）在分类任务中表现良好，可以考虑。模型实现可以使用PyTorch Geometric库，这提供了现成的GNN层和数据处理工具。 评估方法方面，分类任务常用准确率、F1值、ROC-AUC等指标。需要确保数据划分合理，可能使用交叉验证，比如10折交叉验证，以可靠评估模型性能。引用[3]提到药物-靶标相互作用预测中的实验设置，可能可以参考其评估方法，比如分层抽样保持类别分布。 此外，引用[1]中提到酶动力学模型的性能评估，虽然领域不同，但通用模型训练和快速预测的思路可以借鉴，确保模型训练高效，并且能处理基因组规模的数据。 可能还需要考虑数据增强，比如对图结构进行扰动，增加训练数据多样性。在训练过程中，使用早停法防止过拟合，优化器选择Adam，学习率调整等。 最后，用户可能需要了解如何获取ENZYMES数据集，预处理步骤的具体代码示例，以及模型构建的示例代码。需要确保代码部分使用正确的格式，如Python代码块，并引用相关文献，比如引用[2]中的图核与CNN结合的方法，但用户的问题更倾向于GNN，所以主要参考GNN的相关工作。 总结步骤：数据加载与检查、预处理（标准化、划分）、模型选择（GNN）、训练策略（优化器、损失函数）、评估指标（准确率等）、结果分析。同时，提供相关问题的扩展，如处理类别不平衡、超参数调优等。</think>### 基于深度学习的ENZYMES数据集蛋白质分类实验指南 #### 一、数据预处理 1. **数据加载与格式转换** ENZYMES数据集包含600个蛋白质结构图，每个图对应6种酶类别之一。使用图神经网络（GNN）框架（如PyTorch Geometric）加载数据，将节点特征（如氨基酸类型）和边连接关系转换为张量格式。 - 节点特征维度：若原始数据缺失属性，可通过独热编码或化学性质（如疏水性）补充[^2]。 2. **标准化与划分** - 对节点特征进行归一化处理：$$x_{norm} = \frac{x - \mu}{\sigma}$$ - 按比例划分训练集、验证集、测试集（如70%:15%:15%），保持类别分布均衡[^3]。 #### 二、模型选择与构建 1. **图神经网络架构** - **GIN（Graph Isomorphism Network）**：通过多层感知机（MLP）聚合邻域信息，适合捕捉图结构相似性。 $$h_v^{(k)} = \text{MLP}^{(k)}\left( (1 + \epsilon^{(k)}) \cdot h_v^{(k-1)} + \sum_{u \in N(v)} h_u^{(k-1)} \right)$$ - **GAT（图注意力网络）**：引入注意力机制，动态分配邻域节点权重。 2. **实现代码示例** ```python import torch from torch_geometric.nn import GINConv, global_add_pool class GIN(torch.nn.Module): def __init__(self, num_features, num_classes): super().__init__() self.conv1 = GINConv(nn.Sequential(nn.Linear(num_features, 64), nn.ReLU())) self.conv2 = GINConv(nn.Sequential(nn.Linear(64, 64), nn.ReLU())) self.fc = nn.Linear(64, num_classes) def forward(self, x, edge_index, batch): x = self.conv1(x, edge_index) x = self.conv2(x, edge_index) x = global_add_pool(x, batch) # 图级池化 return self.fc(x) ``` #### 三、训练与评估 1. **训练策略** - **损失函数**：交叉熵损失（多分类任务）。 - **优化器**：Adam，初始学习率设为0.001，配合学习率衰减。 - **正则化**：Dropout（概率0.5）和L2正则化防止过拟合。 2. **评估指标** - **准确率（Accuracy）**：总体分类正确率。 - **宏平均F1值**：解决类别不平衡问题。 - **混淆矩阵**：分析各类别特异性表现[^3]。 3. **交叉验证** 使用10折交叉验证，确保评估结果稳健性。每折训练后记录指标均值与标准差。 #### 四、实验结果优化 - **数据增强**：对图结构进行随机边丢弃或节点特征掩码，增强泛化性。 - **超参数调优**：利用网格搜索或贝叶斯优化调整层数、隐藏单元数等参数。 - **可视化**：通过t-SNE降维可视化最后一层特征，观察类别可分性。 #### 五、参考文献与工具 - **工具推荐**：PyTorch Geometric、DGL（图深度学习库）。 - **文献参考**：图核与CNN结合方法[^2]、药物靶标预测评估策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值