torch l2正则化 / 张生荣

Pytorch 如何实现常用正则化

Stochastic Depth 论文:Deep Networks with Stochastic Depth 本文的正则化针对于ResNet中的残差结构,类似于dropout的原理,训练时对模块进行 ...

了解知道Dropout原理如果要提高神经网络的表达或分类能力,最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元,复杂的网络也意味着更加容易过拟合. 于是就有了Dropout,大部分实验表明其具有一定的防 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,st ...

L2正则化原理: 过拟合的原理:在loss下降,进行拟合的过程中(斜线),不同的batch数据样本造成红色曲线的波动大,图中低点也就是过拟合,得到的红线点低于真实的黑线,也就是泛化更差. 可见,要想减 ...

torch.optim的灵活使用详解 1. 基本用法: 要构建一个优化器Optimizer,必须给它一个包含参数的迭代器来优化,然后,我们可以指定特定的优化选项, 例如学习速率,重量衰减值等. 注:如 ...

目录 keras中正则化(regularization) keras内置3种正则化方法 3个正则化关键字 keras中添加正则化正则项例子可用正则项开发新的正则项总结 keras中正则化(r ...

目前,Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7,不过,这种情况很快即将结束.去年 11 月,Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注: ...

目前,Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7,不过,这种情况很快即将结束.去年 11 月,Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注:这 ...

引言如今 Python 成为机器学习和大量使用数据操作的科学领域的主流语言; 它拥有各种深度学习框架和完善的数据处理和可视化工具.但是,Python 生态系统在 Python2 和 Python3 ...

目录扰动的鲁棒性实践中的dropout 简洁实现扰动的鲁棒性在之前我们讨论权重衰减(L2正则化)时看到的那样,参数的范数也代表了一种有用的简单性度量.简单性的另一个有用角度是平滑性,即函数不 ...

目录 yolo3实现思路一.预测部分 1.主题网络darknet53介绍 2.从特征获取预测结果 3.预测结果的解码 4.在原图上进行绘制二.训练部分 1.计算loss所需参数 2.pred是什么 ...

机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类. 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类. 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析. 本例中使用一个 ...

一.BN(Batch Normalization)算法 1. 对数据进行归一化处理的重要性神经网络学习过程的本质就是学习数据分布,在训练数据与测试数据分布不同情况下,模型的泛化能力就大大降低:另一方 ...

在神经网络模型优化的过程中,会遇到许多问题,比如如何设置学习率的问题,我们可通过指数衰减的方式让模型在训练初期快速接近较优解,在训练后期稳定进入最优解区域:针对过拟合问题,通过正则化的方法加以应对:滑 ...

一.TensorFLow完整样例在MNIST数据集上,搭建一个简单神经网络结构,一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络.在训练神经网络的时候,使用带指数衰减的学习率设置.使用正则化来避免过 ...

本文实例为大家分享了Tensorflow训练MNIST手写数字识别模型的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import tensorflow as tf from tensorflow.exampl ...

对于二分类任务,keras现有的评价指标只有binary_accuracy,即二分类准确率,但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标,例如精确率,召回率,F1-score等等,因此需要使用kera ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ ''' Created on 2018-4-16 ''' def compile( self, optimizer, #优化器 loss, #损失函数,可以为 ...

过拟合问题实战 1.构建数据集我们使用的数据集样本特性向量长度为 2,标签为 0 或 1,分别代表了 2 种类别.借助于 scikit-learn 库中提供的 make_moons 工具我们可以生成 ...