tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正则化函数,tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函数在tf 2.x版本中被弃用了. 两者都能用来L2正则化处理,但运算有一点不同. import tensorflow as tf sess = InteractiveSession() a = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32) b =

L1,L2正则都可以看成是 条件限制,即 $\Vert w \Vert \leq c$ $\Vert w \Vert^2 \leq c$ 当w为2维向量时,可以看到,它们限定的取值范围如下图: 所以它们对模型的限定不同 而对于一般问题来说,L1 正则往往取到正方形的顶点,即会有很多分量为0,具有稀疏性,有特征选择的作用

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

一.前述 鲁棒性调优就是让模型有更好的泛化能力和推广力. 二.具体原理 1.背景 第一个更好,因为当把测试集带入到这个模型里去.如果测试集本来是100,带入的时候变成101,则第二个模型结果偏差很大,而第一个模型偏差不是很大. 2.目的 鲁棒性就是为了让w参数也就是模型变小,但不是很小.所以引出了 L1和L2正则.  L1和L2的使用就是让w参数减小的使用就是让w参数减小. L1正则,L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力.相当于一个惩罚系数. 3.具体使用 L1正则:Lasso Regre

一.前述 L1正则,L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力.相当于一个惩罚系数. 二.原理 L1正则:Lasso Regression L2正则:Ridge Regression 总结: 经验值 MSE前系数为1 ,L1 , L2正则前面系数一般为0.4~0.5 更看重的是准确性. L2正则会整体的把w变小. L1正则会倾向于使得w要么取1,要么取0 ,稀疏矩阵 ,可以达到降维的角度. ElasticNet函数(把L1正则和L2正则联合一起): 总结: 1.默认情况下选用L2正则. 2.如若

原文链接:https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/78046960 范数(norm) 数学上,范数是一个向量空间或矩阵上所有向量的长度和大小的求和.简单一点,我们可以说范数越大,矩阵或者向量就越大.范数有许多种形式和名字,包括最常见的:欧几里得距离(Euclideandistance),最小均方误差(Mean-squared Error)等等. 大多数时间,你会在等式中看见范数像下面那样: ||x||,x可以是一个向量或者矩阵. 例如一个向量

这里讨论机器学习中L1正则和L2正则的区别. 在线性回归中我们最终的loss function如下: 那么如果我们为w增加一个高斯先验,假设这个先验分布是协方差为 的零均值高斯先验.我们在进行最大似然: 这个东西不就是我们说的加了L2正则的loss function吗? 同理我们如果为w加上拉普拉斯先验,就可以求出最后的loss function也就是我们平时说的加了L1正则: 因为拉普拉斯的分布相比高斯要更陡峭,它们的分布类似下图,红色表示拉普拉斯,黑色表示高斯 可以看出拉普拉斯的小w的数目要

L1正则是权值的绝对值之和,重点在于可以稀疏化,使得部分权值等于零. L1正则的含义是 ∥w∥≤c,如下图就可以解释为什么会出现权值为零的情况. L1正则在梯度下降的时候不可以直接求导,可以有以下几种方法来优化 1.OWL-QN算法http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/47424845 对于目标函数中包含加性的非平滑项并使用梯度下降求解的问题,如果可以使用proximal operator,则解法如下: 假设目标函数为 其中 可导

在某一层添加L2正则: from keras import regularizer model.add(layers.Dense(..., kernel_regularizer = regularizers(0.001),...)) 在某一层之后添加dropout层: model.add(layers.Dropout(0.5))

L1,L2,以及弹性网络 前情提要: 模型泛化与岭回归与LASSO 正则 ridge和lasso的后面添加的式子的格式上其实和MSE,MAE,以及欧拉距离和曼哈顿距离是非常像的 虽然应用场景不同,但是其表示出来的数学思想是非常相近的 对明科夫斯基距离进行泛化可以得到 对于任何向量x,都可以求其第i个维度的p次方的和在开p次方根,在数学上通常称其为Lp范数 (明科夫斯基距离:) 对于ridge来说,写成这种样式,一般称其为L2正则项 对于LASSO来说,写成这种样式,一般称其为L1正则项 这样就可

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

https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975

关于本文说明,已同步本人另外一个博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,详见http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79352212. 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.稀疏性(Sparsity)及稀疏编码(Sparse Coding) Sparsity 是当今机器学习领域中的一个

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeural Network,CNN) 19世纪60年代科学家最早提出感受野(ReceptiveField).当时通过对猫视觉皮层细胞研究,科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像,即感受野.20世纪80年代,日本科学家提出神经认知机(Neocognitron)的概念,被视为卷积神经网络最初

一.基础函数 1.1 .tf.reduce_sum(input_tensor, axis)   Computes the sum of elements across dimensions of a tensor,沿着维度sxis计算和 x= [[, , ], [, , ]],其秩为2 //求和,在所有维度操作,也就相当于对所有元素求和 tf.reduce_sum(x) ==> //在维度0上操作,在这个例子中实际就是按列(维度0)求和 tf.reduce_sum(x, ) ==> [, ,

一.计算图中的操作 在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorflow as tf import numpy as np # Create graph sess = tf.Session() # Create data to feed in x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placehold

『PyTorch × TensorFlow』第十七弹_ResNet快速实现 要点 神经网络逐层加深有Degradiation问题,准确率先上升到饱和,再加深会下降,这不是过拟合,是测试集和训练集同时下降的 提出了残差结构,这个结构解决了深层网络训练误差反而提升的情况,使得网络理论上可以无限深 bottleneck网络结构,注意Channel维度变化: ,宛如一个中间细两端粗的瓶颈,所以称为“bottleneck”.这种结构相比VGG,早已经被证明是非常效的,能够更好的提取图像特征. 残差结构 截

该系列主要是<Tensorflow 实战Google深度学习框架 >阅读笔记:有了Cookbook的热身后,以这本书作为基础形成个人知识体系. Ref: [Tensorflow] Cookbook - The Tensorflow Way 第一章,简介(略) 第二章,安装(仅记录个别要点) Protocol buffer Bazel, similar with Makefile for complile. Install steps: (1) Docker (2) Tensorflow Sou

这里将讲解tensorflow是如何通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差的:这步将通过声明优化函数来实现.一旦声明好优化函数,tensorflow将通过它在所有的计算图中解决反向传播的项.当我们传入数据,最小化损失函数,tensorflow会在计算图中根据状态相应的调节变量. 这里先举一个简单的例子,从均值1,标准差为0.1的正态分布中随机抽样100个数,然后乘以变量A,损失函数L2正则函数,也就是实现函数X*A=target,X为100个随机数,target为10,那么A的最优结

1 TensorFlow基础 ---1.1TensorFlow概要 TensorFlow使用数据流图进行计算,一次编写,各处运行. ---1.2 TensorFlow编程模型简介 TensorFlow中的计算是一个有向图,每一个运算操作都是一个节点.每一个节点可以有任意多个输入和输出,在计算图的边中流动(flow)的数据被称为张量(tensor). 一个运算操作代表了一种类型的抽象运算,运算操作的所有属性必须被预先设置,或者能在创建计算图时被推断出来. Variable为变量,在创建时赋值,它可