点击上方"开源Linux",选择"设为星标" 回复"学习"获取独家整理的学习资料! 一.前言 在过去的几年中,计算机处理器取得了相当大的进步,晶体管的尺寸每年都在变小,而且这种进步达到了摩尔定律迅速变得多余的地步. 当涉及到处理器时,不仅晶体管和频率很重要,高速缓存也很重要. 在讨论CPU(Central Processing Units)时,您可能听说过高速缓存.但是,我们并没有过多地关注这些数字,它们也不是这些CPU广告的主要亮点. 那么,C

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1598811284058671259&wfr=spider&for=pc 简介:CPU缓存是CPU一个重要的组成部分,大家都知道三级缓存的重要性,但是知不知道三级缓存意味着什么,是不是三级缓存越大越好呢?让我们一起来看一下吧. 缓存这个词想必大家都听过,其实缓存的意义很广泛:电脑整机最大的缓存可以体现为内存条.显卡上的显存就是显卡芯片所需要用到的缓存.硬盘上也有相对应的缓存.CPU有着最快的缓存(L1.L2.L3缓存等),

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法

L0.L1与L2范数.核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 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

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error

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

ps:转的.当时主要是看到一个问题是L1 L2之间有何区别,当时对l1与l2的概念有些忘了,就百度了一下.看完这篇文章,看到那个对W减小,网络结构变得不那么复杂的解释之后,满脑子的6666-------->把网络权重W看做为对上一层神经元的一个WX+B的线性函数模拟一个曲线就好.知乎大神真的多. 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习/深

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error

第十五节L1和L2正则几何解释和Ridge,Lasso,Elastic Net回归 上一节中我们讲解了L1和L2正则的概念,知道了L1和L2都会使不重要的维度权重下降得多,重要的维度权重下降得少,引入L1正则会使不重要的w趋于0(达到稀疏编码的目的),引入L2正则会使w的绝对值普遍变小(达到权值衰减的目的).本节的话我们从几何角度再讲解下L1和L2正则的区别. L1正则是什么?|W1|+|W2|,假如|W1|+|W2|=1,也就是w1和w2的绝对值之和为1 .让你画|W1|+|W2|=1的图形,

                                                                           第十四节过拟合解决手段L1和L2正则 第十三节中,我们讲解了过拟合的情形,也就是过度的去拟合训练集上的结果了,反倒让你的模型太复杂.为了去解决这种现象,我们提出用L1,L2正则去解决这种问题. 怎么把正则应用进去?我们重新审视目标函数,以前我们可以理解目标函数和损失函数是一个东西.而有正则的含义之后,目标函数就不再是损失函数了,而是损失函数加惩罚项

1.前言 之前我一直对于“最大似然估计”犯迷糊,今天在看了陶轻松.忆臻.nebulaf91等人的博客以及李航老师的<统计学习方法>后,豁然开朗,于是在此记下一些心得体会. “最大似然估计”(Maximum Likelihood Estimation, MLE)与“最大后验概率估计”(Maximum A Posteriori Estimation,MAP)的历史可谓源远流长,这两种经典的方法也成为机器学习领域的基础被广泛应用. 有趣的是,这两种方法还牵扯到“频率学派”与“贝叶斯学派”的派别之争,

本文翻译自文章:Differences between L1 and L2 as Loss Function and Regularization,如有翻译不当之处,欢迎拍砖,谢谢~   在机器学习实践中,你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择.通常的两个决策为:1) L1范数 vs L2范数 的损失函数: 2) L1正则化 vs L2正则化. 作为损失函数   L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE).总的说来,它是把目标值(\(Y_{i}\))与估计值(\

概念: L0范数表示向量中非零元素的个数:NP问题,但可以用L1近似代替. L1范数表示向量中每个元素绝对值的和: L1范数的解通常是稀疏性的,倾向于选择:1. 数目较少的一些非常大的值  2. 数目较多的insignificant的小值.faster-RCNN里面的smooth-L1 loss就是L1的平滑版本 L2范数即欧氏距离: L2范数越小,可以使得w的每个元素都很小,接近于0,但L1范数不同的是他不会让它等于0而是接近于0. 从贝叶斯先验角度看: L1则相当于设置一个Laplacean

过节福利,我们来深入理解下L1与L2正则化. 1 正则化的概念 正则化(Regularization) 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息,以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称.也就是目标函数变成了原始损失函数+额外项,常用的额外项一般有两种,英文称作\(ℓ1-norm\)和\(ℓ2-norm\),中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数(实际是L2范数的平方). 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

1. 简单列子: 一个损失函数L与参数x的关系表示为: 则 加上L2正则化,新的损失函数L为:(蓝线) 最优点在黄点处,x的绝对值减少了,但依然非零. 如果加上L1正则化,新的损失函数L为:(粉线) 最优点为红点,变为0,L1正则化让参数的最优值变为0,更稀疏. L1在江湖上人称Lasso,L2人称Ridge. 两种正则化,能不能将最优的参数变为0,取决于最原始的损失函数在0点处的导数,如果原始损失函数在0点处的导数不为0,则加上L2正则化之后(+2Cx),导数依然不为0.而加上L1正则化(导数

参考这篇文章: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1621054167310242353&wfr=spider&for=pc https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975 参考这篇文章: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1621054167310242353&wfr=spider&for=pc https://blog.csdn.net/

L1归一化和L2归一化范数的详解和区别 https://blog.csdn.net/u014381600/article/details/54341317 深度学习——L0.L1及L2范数 https://blog.csdn.net/zchang81/article/details/70208061

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法