Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - 正则化如何较少过拟合

最新推荐文章于 2024-04-15 11:00:41 发布
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分类专栏： 深度学习 算法 deep learning 文章标签： 正则化 过拟合
本文探讨了正则化如何帮助减少神经网络中的过拟合现象。通过约束权重参数接近零，使复杂模型表现得更像简单模型，降低模型复杂度。同时，较小的权重值使激活函数更接近线性行为，进一步简化模型表达能力。

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How regularization reduces overfitting?

  • 解释 1 通过regularization, 使得神经网络各个层级的参数WW都更小更趋近于零，从而使得一个复杂的神经网络变得更像一个简单的神经网络（当参数真为零是，就是简单的神经网络了），从而减小过拟合。
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  • 解释 2 以tanh激励函数为例，当w[l]w[l]较小时，则z[l]=w[l]a[l−1]+b[l]z[l]=w[l]a[l−1]+b[l]也会更小，所以在使用激励函数的时候，对应其靠近零的线性部分，所以整个网络都会更加趋于线性函数，从而无法计算很复杂的非线性函数，从而防止过拟合。
    这里写图片描述
吴恩达深度学习笔记：深度学习的 实践层面 (Practical aspects of Deep Learning)1.6-1.8
weixin_43597208的博客
04-23 1024
假设你在训练上图这样的神经网络，它存在过拟合，这就是 dropout 所要处理的，我们复制这个神经网络，dropout 会遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。假设网络中的每一层，每个节点都以抛硬币的方式设置概率，每个节点得以保留和消除的概率都是 0.5，设置完节点概率，我们会消除一些节点，然后删除掉从该节点进出的连线，最后得到一个节点更少，规模更小的网络，然后用 backprop 方法进行训练。中的对应值为 1 的概率都是 0.8，对应为 0 的概率是 0.2，随机数字小于 0.8。
吴恩达深度学习笔记：深度学习的 实践层面 (Practical aspects of Deep Learning)1.4-1.5
weixin_43597208的博客
04-18 1329
我们来看最后一个细节，𝜆是正则化参数，我们通常使用验证集或交叉验证集来配置这个参数，尝试各种各样的数据，寻找最好的参数，我们要考虑训练集之间的权衡，把参数设置为较小值，这样可以避免过拟合，所以 λ 是另外一个需要调整的超级参数，顺便说一下，为了方便写代码，在 Python 编程语言中，𝜆是一个保留字段，编写代码时，我们写成𝑙𝑎𝑚𝑏𝑑，以免与 Python 中的保留字段冲突，这就是在逻辑回归函数中实现𝐿2正则化的过程，如何在神经网络中实现𝐿2正则化呢？
Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - Dropout regularization 随机失活正则化
dqhl1990的博客
06-20 287
Dropout regularization 随机失活正则化 在训练神经网络时，随机在每层选择一定数量的neuron关闭，从而达到减小过拟合的目的。看起来很疯狂，但是很有效。 1. 对应每一层生成以个mask d[3]d[3]d^{[3]} 2. 用mask与该层的neurons a[3]a[3]a^{[3]}覆盖，dropout一些neuron 3. 剩余的neur...
Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - other regularization methods 其他正则化方法
dqhl1990的博客
06-20 216
Other regularization methods 其他正则化方法 Data augmentation 通过变化已有数据，来丰富数据集，通过使用更大的数据集来防止过拟合发生 Early stopping 通过观察dev set的表现，提前终止训练，从而得到不是很大的www值，从而产生类似于L2L2L_2正则化的效果 ...
Deep learning II - I Practical aspects of deep learning - Understanding dropout 理解随机失活正则化
dqhl1990的博客
06-20 305
Understanding dropout 解释 1 通过dropout，每次训练都构建一个更小的神经网络，从而减小过拟合现象发生 解释 2 通过dropout，每个neuron不能依赖前一层的某个特定的feature，所以不得不将权重值分散开，从而起到了shrink weights的作用，从而减小过拟合。 注意 dropout使得function JJJ 不在能用来做debug的工...
Improving Deep Neural Networks (Week1)---Practical aspects of Deep Learning
weixin_38527856的博客
01-24 224
一、Train/Dev/Test sets 介绍使得神经网络在实际操作过程中高效的方法，如：超参数调整、数据准备、优化算法、时间调整 因此，机器学习是一个高度迭代的过程，不断尝试超参数的选择，通过比较以得到最优的选择 1、较快速得到较好结果的方式之一就是:将数据集分为train sets\dev sets\test sets dev set的作用是：评估几个算法中，哪个算法效果最优 ...
Coursera Ng DeepLearning-Practical aspects of Deep Learning Quiz Week1
qq_37618760的博客
05-02 369
Bigger Network or More Data Correct:C Correct:234 为什么正则化能够减少过拟合 神经网络正则化(1)：L1/L2正则化 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/35893078
Coursera deeplearning.ai 深度学习笔记2-1-Practical aspects of deep learning-神经网络实际问题分析(初始化&正则化&训练效率)与代码实现
tuzhen301的博客
12-19 1251
Coursera deeplearning.ai 深度学习笔记2-1-Practical aspects of deep learning-神经网络实际问题分析(初始化&正则化&训练效率)与代码实现
deeplearning course-02-01 深度学习实践基础 Practical aspects of deep learning
青铜程序员
03-15 460
deeplearning course-02-01 深度学习实践基础 Practical aspects of deep learning @(学习笔记) deeplearning course-02-01 深度学习实践基础 Practical aspects of deep learning 一. 初始化机器学习 Setting up your Machine learning appl...
deeplearning.ai 总结 - practical aspects of deep learning(实践经验的总结)
二分掌柜的
03-31 444
deeplearning.ai 总结 - practical aspects of deep learning(实践经验的总结) flyfish 关于数据集的是如何处理的，各个数据集的作用和比例设置问题？ 训练集（Training sets） 验证集（Development sets） 测试集（Test sets） Train sets用来训练你的算法模型； Dev sets用来验证...
DeepLearning ai微专业作业+参考答案+笔记(卷二)
11-30
接着，"2-week1 Practical aspects of deep learning.gif"可能涵盖了深度学习实践中的关键问题，如过拟合与欠拟合的识别和处理，数据预处理，模型正则化（L1、L2正则化），以及早停策略（Early Stopping）。...
吴恩达深度学习笔记：深度学习的 实践层面 (Practical aspects of Deep Learning)1.1-1.3
weixin_43597208的博客
04-15 912
目前为止，我觉得，对于很多应用系统，即使是经验丰富的深度学习行家也不太可能一开始就预设出最匹配的超级参数，所以说，应用深度学习是一个典型的迭代过程，需要多次循环往复，才能为应用程序找到一个称心的神经网络，因此循环该过程的效率是决定项目进展速度的一个关键因素，而创建高质量的训练数据集，验证集和测试集也有助于提高循环效率。总结一下，在机器学习中，我们通常将样本分成训练集，验证集和测试集三部分，数据集规模相对较小，适用传统的划分比例，数据集规模较大的，验证集和测试集要小于数据总量的 20%或 10%。
deeplearning.ai课程知识点整理
mikelkl的博客
12-29 4615
Neural Networks and Deep Learning Introduction to deep learning Neural Networks Basics Logistic Regression as a Neural Network Computation graph 神经网络的计算过程由正向传播（forward propagation ）来进行前向计...
直流微电网系统模型的优化设计与控制策略分析：双端口、改进下垂控制及Simulink仿真 完整版
08-09
内容概要：本文详细探讨了直流微电网系统模型的优化设计与控制策略。首先介绍了双端口直流微电网系统的基本架构，其中一个端口连接分布式电源，如太阳能光伏板和风力发电机，另一端口连接恒功率负载。接着重点讨论了外环改进下垂控制和内环双PI环控制策略，这两种控制方式分别用于维持系统功率平衡和快速调节电压电流，确保系统输出的稳定性。此外，还涉及了电压鲁棒控制器、小信号模型、根轨迹分析和粒子群寻优权函数等关键技术，这些技术进一步增强了系统的稳定性和性能。最后，所有控制策略和模型分析均在Simulink环境下进行了搭建和验证。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、高校相关专业师生、对直流微电网感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解直流微电网系统模型及其控制策略的研究人员和技术人员，旨在提高系统的稳定性和效率，特别是在数据中心等对供电稳定性要求较高的应用场景。 其他说明：文中提供的Simulink仿真环境便于研究人员进行实验和验证，帮助更好地理解和优化直流微电网系统。
KUKA机器人码垛程序备份详解：操作流程、关键步骤与注意事项
08-09
KUKA机器人码垛程序的备份方法及其重要性。首先解释了码垛程序的基本结构，重点在于初始化设置、HOME点设定以及信号检测循环。接着阐述了具体的备份操作，如通过长按示教器【菜单】键进入存档管理器并选择带系统变量进行备份。文中还提到使用KUKA.ProjectBackup工具进行完整的备份，避免丢失重要的.dat文件。此外，建议将程序目录同步到私有Git仓库，以便于版本管理和快速回滚。最后强调了备份时需要注意的事项，如包含所有相关参数和配置文件，以确保在产线搬迁或控制器更换时能够顺利恢复。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是负责KUKA机器人维护和操作的专业人士。 使用场景及目标：帮助工程师掌握正确的备份方法，确保在设备更新或故障恢复时能够迅速有效地还原码垛程序，保障生产线正常运行。 阅读建议：在实际操作过程中，务必严格按照文中提供的步骤进行备份，同时关注细节，如系统变量的选择和文件命名规范，以提高备份的成功率和完整性。
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08-09
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晶闸管控制串联电容器TCSC
08-09
晶闸管控制串联电容器（TCSC）技术在电力系统中的应用。首先阐述了TCSC的基本原理，即通过控制晶闸管的导通和截止来改变电力系统的阻抗和相位角，从而实现无功功率补偿和系统稳定性提升。接着展示了TCSC控制器的设计思路，包括初始化晶闸管和电容状态、根据系统状态计算所需导通和截止角度以及控制晶闸管的操作。最后，通过对仿真实验结果的分析，验证了TCSC的有效性和潜在改进方向。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注高压输电和配电系统优化的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解TCSC技术原理、控制器设计方法及其在电力系统中具体应用效果的人群。目标是掌握TCSC的工作机制并应用于实际项目中，以提高电力传输效率和稳定性。 阅读建议：读者可以通过本文了解TCSC技术的基础理论和实践案例，为后续深入研究提供参考。同时，对于有兴趣进行相关技术研发的人来说，文中提到的仿真与实验部分提供了宝贵的数据支持。
汽车二、三自由度模型的Simulink搭建详解：从初学者视角出发，模型搭建方法及车辆数值详解，适用于初学者入门并实操练习 车辆动力学
08-09
在Simulink中构建汽车二、三自由度模型的方法，特别针对初学者提供了三种不同的建模方式及其优缺点分析。首先解释了二自由度模型的基本概念，即通过横向运动和横摆运动来模拟车辆行为，并给出了具体的状态方程和参数设定。接着分别讲述了利用基础模块、Stateflow状态机以及MATLAB Function块进行建模的具体步骤，指出了每种方法的特点和注意事项。对于三自由度模型，则增加了侧倾自由度，考虑到了悬架特性和侧倾刚度的影响。此外，作者还分享了一些实际操作过程中遇到的问题及解决办法，如单位转换错误、参数选择不当等。 适用人群：对车辆动力学仿真感兴趣的工程技术人员，尤其是刚开始接触Simulink的新手。 使用场景及目标：帮助读者掌握Simulink环境下汽车动力学仿真的基本技能，能够独立完成简单的二、三自由度模型搭建并理解各物理量之间的关系。 其他说明：文中不仅提供了理论知识讲解，还有丰富的实践经验教训，有助于提高读者的实际动手能力。同时强调了正确设置参数的重要性，避免常见错误的发生。
「全开源滑模观测器源码：适合新手学习STM32电机开发板的无感FOC控制」
08-09
内容概要：本文介绍了基于STM32 M4内核的电机开发板，专注于无感FOC（磁场定向控制）和滑模观测器的应用。该板支持三相永磁同步电机（PMSM）和直流无刷电机（BLDC），并提供全开源的滑模观测器代码。开发板配备硬件FPU支持浮点运算，具备多种传感器和接口，如串口、I2C/CAN接口、滑动变阻器、DAC输出、母线电压检测、温度检测等。文中详细解释了滑模观测器的关键结构体和更新函数，以及上位机通过DMA串口实时显示观测角和电流波形的方法。此外，还分享了一些调试经验和硬件配置技巧，如PWM定时器的互补输出配置和ADC采样时机设置。 适合人群：对电机控制尤其是无感FOC感兴趣的初学者和技术爱好者，希望深入了解滑模观测器和STM32开发板应用的人群。 使用场景及目标：① 学习无感FOC和滑模观测器的工作原理及其在电机控制中的应用；② 实践三相永磁同步电机和直流无刷电机的控制方法；③ 掌握STM32 M4内核的硬件特性及其在电机控制系统中的优势；④ 调试和优化电机控制系统的性能。 其他说明：该开发板主要用于学习和实验，实际应用于工业设备前需要进一步验证和优化。
下载spring-aspects.jar压缩包及许可证文件
标题 "spring-aspects.jar.zip" 指示了这是一个压缩包文件，其中包含了名为 "spring-aspects.jar" 的Java归档文件。通常 "spring-aspects.jar" 是一个与Spring框架相关的组件，Spring框架是一个流行的开源Java平台，...
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