神经网络中的最优化方法及正则化

最新推荐文章于 2025-05-20 22:47:53 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-20 22:47:53 发布 · 399 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

本文深入探讨深度学习中的优化技巧，包括梯度下降、动量法、RMSProp、Adam算法等，解决梯度消失问题，并讨论如何选择合适的激活函数以提升模型效果。

第一篇《Intro to optimization in deep learning: Gradient Descent》https://blog.paperspace.com/intro-to-optimization-in-deep-learning-gradient-descent/

 

第二篇《Intro to optimization in deep learning: Momentum, RMSProp and Adam》https://blog.paperspace.com/intro-to-optimization-in-deep-learning-gradient-descent/

 

第三篇《Intro to Optimization in Deep Learning: Vanishing Gradients and Choosing the Right Activation Function》https://blog.paperspace.com/vanishing-gradients-activation-function/

L2正则化：在神经网络中实现更好的模型压缩和优化
AI天才研究院
07-25 2781
L2正则化（又称为权重衰减）是一种通过惩罚模型参数过大的方向来提高其稳定性的方法。它使得系数估计不受到大量无关特征的影响，从而减少过拟合、提高泛化能力。许多深度学习框架都提供了对L2正则化的内置支持，可以简单地添加到损失函数或优化器中。本文基于PyTorch进行L2正则化的实验研究，并结合经验及最新研究成果，探讨L2正则化在神经网络中的应用及其有效性。本文假设读者对深度学习、PyTorch及Python有一定的了解。深度学习已经成为机器学习领域的一个热门研究方向。
神经网络优化-正则化&DropOut
Bazingaea的博客
10-28 790
  实现正则化主要需要在两个地方做出修改： 1.cost计算（L2 regularization） #正则化 n = len(parameters)//2 cost_extra = 0 for x in range(n): w = parameters['w'+str(x+1)] cost_extra += np.sum(np...
神经网络优化----正则化
yijiancmy的博客
02-10 582
过拟合：神经网络模型在训练数据集上的准确率较高，在新的数据进行预测或分类时准确率较低，说明模型的泛化能力差。 正则化：在损失函数中给每个参数w加上权重，引入模型复杂度指标，从而抑制模型噪声，减小过拟合。 使用正则化后，损失函数loss变为两项之和： loss = loss(y与y_) + REGULARIZER * loss(w) 其中，第一项是预测解锁与标准答案之间的差距，如之前讲过的交叉熵、均...
神经网络的优化（4）----正则化
liupc的学习笔记
04-18 429
点击此处返回总目录 下面开始讲regularization。 ...
神经网络中的网络优化和正则化（一）之学习率衰减和动态梯度方向
Thinkgamer博客
09-22 2505
引言 神经网络中的网络优化和正则化问题介绍主要分为上，中，下三篇进行介绍。 上篇包括 网络优化和正则化概述 优化算法介绍 中篇包括 参数初始化 数据预处理 逐层归一化 超参数优化 下篇包括 网络正则化 概述 虽然神经网络有比较强的表达能力，但是应用神经网络到机器学习任务时仍存在一些问题，主要分为： 网络优化 神经网络模型是一个非凸函数，再加上神经网络中的梯度消失和梯度...
神经网络优化-滑动平均与正则化
Xuefen's happyland
08-26 1095
老夫马上要回学校了，这几天先不更了。 滑动平均：记录了一段时间内模型中所有参数w和b各自的平均值。利用滑动平均值可以增强模型的泛化能力。 滑动平均值（影子）计算公式： 影子 = 衰减率 * 影子 +（1 - 衰减率）* 参数 其中，衰减率，影子初值=参数初值 用Tesnsorflow函数表示为： ema =tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING...
【机器学习】人工神经网络优化方法及正则化技术
鑫宝的博客
08-05 2839
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是机器学习和深度学习中的核心技术之一。为了提高神经网络的性能和泛化能力，研究人员开发了各种优化方法和正则化技术。本文将深入探讨这些方法，帮助读者更好地理解和应用这些重要的技术。
深度学习中的正则化方法与卷积神经网络基础
最新发布
taisu001的博客
05-20 1340
本文系统介绍了深度学习中的正则化方法和卷积神经网络(CNN)的基础知识。在正则化部分，详细讲解了Dropout和批量归一化(Batch Normalization)两种常用技术，它们能有效防止模型过拟合并提高泛化能力。Dropout通过在训练时随机失活部分神经元来防止对特定神经元的过度依赖；批量归一化则通过对每批数据进行标准化处理，加速模型收敛并引入噪声防止过拟合。在CNN部分，重点阐述了卷积层的核心概念，包括卷积计算、Padding、Stride以及多通道/多卷积核处理，并提供了PyTorch实现示例。此
深度学习期末复习资料，绪论，机器学习基础，前馈神经网络，深度模型优化，正则化，卷积神经网络，循环神经网络
10-10
前馈神经网络（BP，反向传播）是最基本的神经网络模型，通过梯度下降等优化算法更新权重以减小损失函数。 深度模型优化涉及非凸优化问题，学习率的调整至关重要，因为过大的学习率可能导致震荡，而过小的学习率可能...
第二门课 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化1
08-04
优化是深层神经网络中的一种技术，它可以帮助我们解决模型的最优化问题。常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam 优化算法和 RMSProp 优化算法。 在优化中，需要考虑两个重要的因素：学习率和mini-batchサイ...
神经网络30个经典案例
09-12
神经网络30个经典案例
构建人工神经网络解决分类问题时，选取softmax激活+交叉熵损失函数组合详解
m0_51818101的博客
05-28 750
引例 引自知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 输入一个动物图像，来判别所属的动物类别，有三种可能，分别为猫、狗、猪。 我们想要通过构建人工神经网络去处理这个三分类问题，当从最后一层隐藏层向输出层前进时，这个时候我们得到了输出层的输入，我们采用softmax激活函数来获得输出层的输出。softmax激活函数本质上运用了机器学习中的逻辑回归算法。以该问题为例，x表示输出层获得输入，A1.A2.A3A_1.A_2.A_3A1​.A2​.A3​分别代表该图像是猫
2.4神经网络优化之正则化
SuperBetterMan的博客
04-03 363
在提出正则化这个概念之前，我们先介绍过拟合现象。所谓过拟合就是所训练的模型仅仅适用于训练集，对于新的数据就不适用。那么如何解决过拟合呢？我们提出正则化方法，通过正则化方法可以有效解决过拟合 正则化就是在损失函数引入复杂度指标，利用给参数加权值，以弱化训练数据的噪声 使用正则化后，损失函数loss变成两部分 在图片中,我们看到如何在代码去实现求loss(w) eg.生成一套数据集，随机产生300个...
【入门】神经网络的最优化过程
九久的博客
07-03 5702
文章目录最优化神经网络的链式法则与反向传播算法逻辑回归的推导计算图过程 最优化 定义：就是寻找参数W，能够使得损失函数值最小。（简略，非数学上的定义） 方法： 1、找到目标函数（知道目标函数是什么，是cross-entropy或者其它的损失函数，都行） 2、找到一个能让目标函数最优化的方法（梯度下降）（当梯度下降应用到神经网络时，会与机器学习的梯度下降不太一样，比如加入链式法则，反向传播算法如何应对比较大的深层/浅层神经网络） 3、利用这个方法求解 当梯度下降到了神经网络，就不再是凸函数了，也不会是下图右边
深度学习基础（二）：神经网络参数初始化、Batch size和Optimization
lygeneral的博客
06-13 702
1.神经网络初始化 初识化神经网络权重www 1.1固定方差 1）高斯分布 E=0E=0E=0，参数分布符合N(0,σ2)N(0,\sigma^2)N(0,σ2)，σ\sigmaσ过小会导致输出神经元过小，经过多层后会慢慢消失，也可能会造成sigmoid函数丢失非线性的能力。 2）均匀分布 1.2基于方差缩放 1）Xavier初始化（Glorot） glorot_uniform，根据每层神经元数量调整参数方差。 self.gru = tf.keras.layers.GRU(self.dec_units,
图像分类_04神经网络最优化过程：反向传播+代码实现
小李的研究生学习日记
12-23 6061
反向传播+代码实现_李大狗的读研日记-优快云博客_反向传播 源码https://blog.youkuaiyun.com/qq_39237205/article/details/121065690
深度学习笔记 10 神经网络的优化
qq_41134483的博客
10-22 2196
深度学习优化算法介绍，梯度下降法，动量法，参数初始化，归一化
计算机视觉（三）：神经网络最优化过程
GeniusAng的博客
10-10 913
神经网络最优化过程
神经网络常见的几种最优化方法（梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，共轭梯度法等）
07-10 9596
梯度：有时候也称之为斜度，也就是一个曲面沿着给定方向的倾斜程度。表示某一个函数在该点出的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点出沿着该方向（此梯度方向）变化最快，变化率最大。 梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值.
逻辑回归与神经网络在手写数字识别中的应用及正则化技术
在给定的文件信息中，我们可以提取出以下与IT相关的知识点：正则化、神经网络、手写数字识别以及逻辑回归。下面将详细介绍这些知识点。 ### 正则化 (Regularization) 正则化是机器学习中用于防止模型过拟合的一种...
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