深度学习的正则化技术综述附python代码

最新推荐文章于 2024-07-30 23:02:50 发布
最新推荐文章于 2024-07-30 23:02:50 发布
阅读量556 收藏 5
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： AI程序员 算法 深度学习 概念理解 TIPs
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_41697507/article/details/89507971
本文探讨了深度学习中过度拟合的问题及其解决方案——正则化。介绍了正则化的概念，如何帮助减少过度拟合，以及L2和L1正则化、Dropout、数据扩充和提早停止等不同正则化技术。并通过Keras实现了一个使用MNIST数据集的案例研究，展示了正则化在实践中提高模型性能的效果。

Introduction

数据科学专业人员面临的最常见问题之一是避免过度拟合。 您是否遇到过您的模型在训练数据上表现异常但无法预测测试数据的情况。 或者你在公共排行榜的竞争中处于领先地位，但在最终排名中只有数百个名额？ 好吧 - 这是给你的文章！

避免过度拟合可以单独提高我们模型的性能。

在这里插入图片描述

在本文中，我们将理解过度拟合的概念以及正则化如何帮助克服同一问题。 然后，我们将研究一些不同的正则化技术，并在python中进行案例研究，以进一步巩固这些概念。

目录

什么是正规化？
正规化如何帮助减少过度拟合？
深度学习中的不同正则化技巧
L2和L1正则化
退出
数据增加
提前停止
使用Keras进行MNIST数据的案例研究
#####什么是正规化？
在我们深入研究这个主题之前，请看一下这个图像：
在这里插入图片描述

你以前见过这张照片吗？ 当我们在此图像中向右移动时，我们的模型试图从训练数据中很好地学习细节和噪声，这最终导致对看不见的数据的不良表现。

换句话说，在向右移动时，模型的复杂性增加，使

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Transformer注意力机制的正则化技术解读
AI天才研究院
04-24 1538
Transformer是第一个完全基于注意力机制的序列模型,不再依赖RNN或CNN的结构。它通过自注意力(Self-Attention)机制捕捉输入序列中任意两个位置的关系,从而有效地建模长期依赖关系。与RNN相比,Transformer具有并行计算的优势,大大提高了训练效率。模型压缩和加速: 大型Transformer模型计算成本高昂,因此模型压缩和推理加速是未来的重点研究方向。多模态Transformer: 将Transformer扩展到处理多种模态数据(如文本、图像、视频等),实现多模态融合和理解。
正则化 (Regularization)
最新发布
SuperAGI2025
02-04 1223
正则化 (Regularization) 关键词：正则化,过拟合,欠拟合,模型优化,深度学习,机器学习 1. 背景介绍 1.1 问题由来 在机器学习和深度学习中，过拟合（ov
深度学习中正则化技术概述（附Python代码）
TensorFlowNews
04-23 1652
欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 磐石 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现非同一般的好，却在测试集上表现很一般。或者是你曾在公开排行榜上名列前茅，却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况。那这篇文章会很适合你...
深度学习中的正则化技术(附Python代码)
数据派THU
05-24 1643
作者：SHUBHAM JAIN翻译：和中华校对：丁楠雅本文约3500字，建议阅读20分钟。本文简单介绍了什么是正则化以及在深度学习任务中可以采用哪些正则化技术，并以ker...
一篇文章详解深度学习正则化方法（L1、L2、Dropout正则化相关概念、定义、数学公式、Python代码实现）
热门推荐
a910247的博客
04-16 5万+
正则化是指在机器学习和统计建模中的一种技术，用于控制模型的复杂度，防止模型在训练数据上过度拟合（overfitting）。当模型过度拟合时，它会学习到训练数据中的噪声和细微变化，导致在新数据上的性能下降。正则化通过在模型的损失函数中引入额外的惩罚项，来对模型的参数进行约束，从而降低模型的复杂度。这个额外的惩罚通常与模型参数的大小或者数量相关，旨在鼓励模型学习简单的规律，而不是过度拟合训练数据。在深度学习中，正则化通常涉及到对网络的权重进行约束，以防止它们变得过大或过复杂。
【8】深度学习正则化
j_qin的博客
11-26 1635
1、为什么使用正则化 图一欠拟合，图二正拟合，图三过拟合 2、正则化的方法 正则化通过对算法的修改来减少泛化误差，常用的策略有参数范数惩罚、提前终止、DropOut等。 2.1、L1和L2正则化 2.2、DropOut正则化 随机删除某些节点 2.3、提前停止 ............
python 正则化_资深程序员带你玩转深度学习中的正则化技术（附Python代码）！...
weixin_39641236的博客
12-06 239
目录1. 什么是正则化？2. 正则化如何减少过拟合？3. 深度学习中的各种正则化技术：L2和L1正则化Dropout数据增强(Data augmentation)提前停止(Early stopping)4. 案例：在MNIST数据集上使用Keras的案例研究1. 什么是正则化?在深入该主题之前，先来看看这几幅图：之前见过这幅图吗？从左到右看，我们的模型从训练集的噪音数据中学习了过多的细节，最终导致...
深度学习之与学习相关的技巧（篇三Batch Normalization与正则化）
xi125810的博客
04-25 1045
深度学习在上一篇，我们观察了各层的激活值分布，并从中了解到如果设定了合适的权重初始值，则各层的激活值分布会有适当的广度，从而可以顺利地进行学习。那么，为了使各层拥有适当的广度，“强制性”地调整激活值的分布会怎样呢？实际上，Batch Normalization[11]方法就是基于这个想法而产生的。
树状机器学习模型综述(含python代码)
m0_59257547的博客
07-30 2182
树状模型是机器学习中一种非常重要的算法类别，因其直观的结构和良好的可解释性而广泛应用于分类和回归任务。本文将综述几种常见的树状模型，包括决策树、随机森林、LightGBM、XGBoost和CatBoost，讨论它们的原理、用途以及对比分析。
正则化的代码？
chenyi9981的博客
05-31 2851
我们用正则化来缓解泛化效果差的问题，就是给权重一个矩阵，加在loss上。 如图所示，正则化后的loss，是原来的loss再加上正则化项，正则化项就是正则化参数*loss（w），这个，跟吴恩达讲的一模一样。 正则化项的表示代码为tf.contrib.layers.l2_regulariz...
正则化Regularization
07-22
正则化Regularization正则化Regularization正则化Regularization
matlab反演程序 - 副本 (2).rar
06-19
Matlab相关反演程序，matlab图像处理包括数据反演以及其他图像的基础处理，打开文件夹中GUI.m直接运行即可。采用gui界面设计，包括温度叶绿色等的反演以及bp神经网络、贝叶斯算法等图像分类，以及图像旋转等简单操作。由于对fig使用不甚了解，所有界面均直接有代码设计完成。
【深度学习】正则化（regularization）
JNing
02-01 9051
【深度学习】正则化（regularization）
分类——正则化Python实现
Python，数据分析，机器学习，深度学习
07-21 1855
一、确认训练数据 我们试着用正则化分类数据，不过除了应用正则化以外，如果能通过比较过拟合时图的状态和应用了正则化后图的状态，具体总结出正则化对模型施加了什么样的影响就更好了。 我们先构造一个函数 我们造一些向这个g(x) 加入了一点噪声的训练数据，然后将它们画成图 虚线就是正确的g(x) 的图形，圆点就是加入了一点噪声的训练数据，我先准备了8 个数据。假设我们用10 次多项式来学习这个训练数据。首先编写从创建训练数据的矩阵到预测函数的定义为止的代码。 # 标准化 mu = train_.
机器学习——正则化代码
起个名字真难的博客
03-23 3531
这次以Logistic回归作为基础，将再次复习Logistic回归，对Logistic回归将有更深的理解。通过对比未进行正则化的Logistic回归与正则化的Logistic回归在相同数据集上的表现来理解正则化缓解过拟合现象的作用。 首先，我们导入这次实验所需要使用的Python库，以及辅助函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from utils import * 实际应用中容易出现过拟合，其原因则在于模型已经足够复杂，但是我们往往
《深度学习实战》第4章 深度学习正则化
qq_37402392的博客
11-05 527
神经网络编程练习中 本章我们会逐步完成： 编码实现Dropout传播； 编码组合Affine-ReLU-Dropout层； 编码实现Dropout神经网络； 解耦神经网络； 正则化比较实验。 # -*- coding: utf-8 -*- import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from classifiers.chapter4 import * from utils import * %matplotlib inl
python正则化相关内容（代码示例看了就会）
guoqingru0311的博客
03-26 1581
python正则化相关内容----代码示例看了就会 import re from tools.infer.predict_rec import application import os import json class Invoice(object): def __init__(self): print("chuangjian") # 正则匹配日期 def get_date(self, data_str): data_str = data_
机器学习—回归算法—正则化(原理及代码实现)
柳成荫
07-25 4218
1、问题由来 1、线性回归过拟合(房价预测) 由上图可看， 第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集； 第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据； 中间的模型似乎最合适。 2、逻辑回归过拟合(分类问题) 就以多项式理解，x的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差。 2、正则化 在事例中看出，由于那些高次项导致了过拟合的产...
深度学习记录（5） - 深度学习正则化
行仔ovo的博客
03-06 357
文章目录0.1. L1、L2正则化2. DropOut3 提前终止（Early Stopping）4. BN层 0. 上图是 欠拟合、好的拟合、过拟合三种情况。 在许多机器学习算法中都采用相关的策略来减小测试误差，这些策略统称为“正则化”，经常会遇到过拟合，所以需要使用不同形式的正则化策略。 目前在深度学习中使用较多的策略有：参数范数惩罚，提前终止，DropOut等 1. L1、L2正则化 这两种方法，通过在损失函数中增加一个正则项，使得权重矩阵的值减小。因为，这两种方法假定具有更小权重矩阵的神经网络就是
评论 2
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

打赏作者

Adam婷

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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