稀疏矢量通常包含许多维度.创建特征组合会导致包含更多维度.由于使用此类高维度特征矢量,因此模型可能会非常庞大,并且需要大量的 RAM. 在高维度稀疏矢量中,最好尽可能使权重正好降至 0.正好为 0 的权重基本上会使相应特征从模型中移除. 将特征设为 0 可节省 RAM 空间,且可以减少模型中的噪点. 以一个涵盖全球地区(不仅仅只是涵盖加利福尼亚州)的住房数据集为例.如果按分(每度为 60 分)对全球纬度进行分桶,则在一次稀疏编码过程中会产生大约 1 万个维度:如果按分对全球经度进行分桶,则在一次…

机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作ℓ1ℓ1-norm和ℓ2ℓ2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数. L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项.所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制.对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归).下图是Python中Lasso回归的损失函数,式中加号后面一项α||w||1α||w||1即为L1正则…

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-sparsity/ 1- L₁正则化 稀疏矢量通常包含许多维度.创建特征组合会导致包含更多维度.由于使用此类高维度特征矢量,因此模型可能会非常庞大,并且需要大量的 RAM. 在高维度稀疏矢量中,最好尽可能使权重正好降至 0.正好为 0 的权重基本上会使相应特征从模型中移除. 将特征设为 0 可节省 RAM 空间,且可以减少模型中的…

一.范数 L1.L2这种在机器学习方面叫做正则化,统计学领域的人喊她惩罚项,数学界会喊她范数. L0范数  表示向量xx中非零元素的个数. L1范数  表示向量中非零元素的绝对值之和. L2范数  表示向量元素的平方和再开平方 在p范数下定义的单位球(unit ball)都是凸集(convex set,简单地说,若集合A中任意两点的连线段上的点也在集合A中,则A是凸集),但是当0<p<1时,在该定义下的unit ball并不是凸集(注意:我们没说在该范数定义下,因为如前所述,0<p<…

一.范数的概念 向量范数是定义了向量的类似于长度的性质,满足正定,齐次,三角不等式的关系就称作范数. 一般分为L0.L1.L2与L_infinity范数. 二.范数正则化背景 1. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差.最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据. . 因为参数太多,会导致我们的模型复杂度上升…

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用…

L1.L2范式及稀疏性约束 假设需要求解的目标函数为: E(x) = f(x) + r(x) 其中f(x)为损失函数,用来评价模型训练损失,必须是任意的可微凸函数,r(x)为规范化约束因子,用来对模型进行限制,根据模型参数的概率分布不同,r(x)一般有:L1范式约束(模型服从高斯分布),L2范式约束(模型服从拉普拉斯分布):其它的约束一般为两者组合形式. L1范式约束一般为: L2范式约束一般为: L1范式可以产生比较稀疏的解,具备一定的特征选择的能力,在对高维特征空间进行求解的时候比较有用:L…

新教程内容太繁复,有空再看看,这节看的还是老教程: http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B8%8E%E7%A8%80%E7%96%8F%E6%80%A7 之前讨论的神经网络是在有监督的学习中的应用,而自编码神经网络是一种无监督的学习算法.它的特点是使用了BP,并且把输入值当作目标值. 当隐藏层单元的个数小于输入的个数时,相当于完成了降维,而当输出时,又相…

目前为止,我们已经讨论了神经网络在有监督学习中的应用.在有监督学习中,训练样本时有类别标签的.现在假设我们只有一个没带类别标签的训练样本集合  ,其中  .自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如  .下图是一个自编码神经网络的示例. 自编码神经网络尝试学习一个 的函数.换句话说,它尝试逼近一个恒等函数,从而使得  接近于输入  .恒等函数虽然看上去不太有学习的意义,但是当我们为自编码神经网络加入某些限制,比如限定隐藏神经元的数量,我们就可以从输入数据…

稀疏性如何为AI推理增加难度 NVIDIA Ampere架构使数学运算加倍,以加速对各种神经网络的处理. 如果曾经玩过游戏Jenga,那么将有一些AI稀疏感. 玩家将木制积木交叉成一列.然后,每个玩家轮流小心地移开一个障碍物,而不会倾倒立柱. 它从一开始就很容易,但是变得越来越毛茸茸,直到失败的玩家拔出一个障碍物,导致塔楼坠毁. 多年来,研究人员一直在努力地利用数字打积木,以利用稀疏性来加速AI.他们尝试从神经网络中提取尽可能多的不需要的参数-而不破坏AI的超高精度. 目标是减少深度学习所需的矩…