R-CNN—雙正則化引數的L2-SVM
一、前言
在單正則化SVM的基礎上,提出雙正則化引數的L2-SVM,獲得它的對偶形式,從而確定最優化的目標函式,結合梯度下降形成:Doupenalty gradient(一種新的SVM引數選擇方法)
Doupenalty-Gradient方法在同時尋找
C+和C− 以及核引數這三個引數的最優值時,SVM的效能得到了極大的改善。
二、SVM演算法
2.1 SVM 原型演算法
- ( 其中
ξi⩾0,i=1,2,3...N ) C>0 用來調節錯分樣本的錯誤比重ξi⩾0 為鬆弛因子,代表錯分樣本的錯誤程度yi=±1 為樣本的類別標籤w 最優超平面法向量b 最有超平面的閾值
用對偶理論求解最優化,並引入核函式,求出式(1)的對偶形式:
2.2 SVM 改進演算法 L2—SVM
我們把式子 (1) 稱為
一、前言
在單正則化SVM的基礎上,提出雙正則化引數的L2-SVM,獲得它的對偶形式,從而確定最優化的目標函式,結合梯度下降形成:Doupenalty gradient(一種新的SVM引數選擇方法)
Doupenalty-Gradient方法在同
一、前言
在單正則化SVM的基礎上,提出雙正則化引數的L2-SVM,獲得它的對偶形式,從而確定最優化的目標函式,結合梯度下降形成:Doupenalty gradient(一種新的SVM引數選擇方法)
Doupenalty-Gradient方法在同時尋找 C+和C−C+和C−
L0範數懲罰
機器學習中最常用的正則化措施是限制模型的能力,其中最著名的方法就是L1和L2範數懲罰。
假如我們需要擬合一批二次函式分佈的資料,但我們並不知道資料的分佈規律,我們可能會先使用一次函式去擬合,再
泛化能力(generalization):
機器學習模型。在先前未觀測到的輸入資料上表現良好的能力叫做泛化能力(generalization)。
訓練集(training set)與訓練錯誤(training error):
訓練機器學習模型使用的資料集稱為訓練集(tr 在機器學習中,我們非常關心模型的預測能力,即模型在新資料上的表現,而不希望過擬合現象的的發生,我們通常使用正則化(regularization)技術來防止過擬合情況。正則化是機器學習中通過顯式的控制模型複雜度來避免模型過擬合、確保泛化能力的一種有效方式。如果將模型原始的假設空間比作“天空”,那麼天空飛翔的“鳥
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BN是由Google於2015年提出,這是一個深度神經網路訓練的技巧,它不僅可以加快了
一、在瞭解正則化之前,先引入一個概念“過擬合”
定義
給定一個假設空間H,一個假設h屬於H,如果存在其他的假設h’屬於H,使得在訓練樣例上h的錯誤率比h’小,但在整個例項分佈上h’比h的錯誤率小,那麼就說假設h過度擬合訓練資料。
也就是說 一個假設在訓練資料上能夠獲 一、概括:
L1和L2是正則化項,又叫做罰項,是為了限制模型的引數,防止模型過擬合而加在損失函式後面的一項。
二、區別:
1.L1是模型各個引數的絕對值之和。
L2是模型各個引數的平方和的開方值。
2.L1會趨向於產生少量的特徵,而其他的特徵都是0.
因為最優的引數值很大概率
#-*- coding:utf-8 -*-
#模型正則化:目的是提高模型在未知測試資料上的泛化力,避免參數過擬合
#常用方法:在原模型優化目標的基礎上,增加對引數的懲罰(penalty)項
#拓展一下L0範數、L1範數、L2範數的概念
#L0範數是指向量中非0
機器學習中出現的非常頻繁的問題:過擬合與規則化。
理解常用的L0、L1、L2和核範數規則化,規則化項引數的選擇問題。
監督機器學習問題無非就是“minimizeerror and regularizing parameters”,即在規則化引數的同時最小化誤差。
最小化 機器學習監督演算法的基本思路是 讓擬合的模型儘量接近真實資料, 換句更通俗的話, 要讓我們的模型儘量簡單又能很好的反應已知資料之間關係。在這個貼近的過程可能存在兩個截然相反的問題:過擬合和擬合不夠。 擬合不夠是模型預測值與真實值之間誤差較大,上篇文章中提到梯度下降就是討論解決問題(求損失函式最小)。 而正則化
一、 奧卡姆剃刀(Occam's razor)原理: 在所有可能選擇的模型中,我們應選擇能夠很好的解釋資料,並且十分簡單的模型。從貝葉斯的角度來看,正則項對應於模型的先驗概率。可以假設複雜模型有較小的先驗概率,簡單模型有較大的先驗概率。 二、正則化項
前面幾節分別從不同的角度對梯度的優化進行梳理,本節將進行正則化的梳理,所謂正則化,簡單來說就是懲罰函式,在機器學習中的SVM中引入拉格朗日乘子法即引入懲罰項解決了約束問題,在稀疏自編碼器中我們引入了懲罰因子去自動調整隱層的神經元的個數,以此達到壓縮率和失 梯度下降法 誤差 font 分享 特征 技術 技術分享 http 現在 https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975
https://blog.csdn.net/zouxy09/article/deta 擬合 python sco bsp orm AS score 未知數 spa git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning
正則化: 提高模型在未知數據上的泛化能力 避免參數過擬合正則化常用的方法: 在目 put 輸出矩陣 conv2 cross -m collect variable global 空間 使用L2正則化和平均滑動模型的LeNet-5MNIST手寫數字識別模型
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參考文獻Tensorflow實戰Googl access src 梯度 com inf content 開平 nbsp alt 歐式距離:
l2範數:
l2正則化:
l2-loss(也叫平方損失函數):
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers
https://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/6922428.html
L2 regularization(權重衰減)
L2正則化就是在代價函式後面再加上一個正則化項:
C0代表原始的代價函式,後面那一項就是L2正則化項,它是這樣來的:所有引數w的平
所插入圖片仍然來源於吳恩達老師相關視訊課件。仍然記錄一下一些讓自己思考和關注的地方。
第一週 訓練集與正則化
這周的主要內容為如何配置訓練集、驗證集和測試集;如何處理偏差與方差;降低方差的方法(增加資料量、正則化:L2、dropout等);提升訓練速度的方法:歸一化訓練集;如何合理的初始化權
正則化是用於解決模型過擬合的問題。它可以看做是損失函式的懲罰項,即是對模型的引數進行一定的限制。
應用背景: 當模型過於複雜,樣本數不夠多時,模型會對訓練集造成過擬合,模型的泛化能力很差,在測試集上的精度遠低於訓練集。 這時常用正則化來解決過擬合的問題,常用的正則化有L1正則化和L2 相關推薦
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