使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化
在机器学习中，L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化是用来避免过拟合的技术，它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现。 正则化介绍 L1 正则化（Lasso回归）： L1 正则化通过向损失函数添加参数的绝对值的和来实施惩罚，公式可以表示为： 其中 L0 是原始的损失函数，λ 是正则化强...
PyTorch模型优化与调优：正则化、批归一化等技巧
引言 在深度学习领域，模型优化与调优是提升模型性能的关键步骤。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，提供了丰富的工具和技巧来帮助我们进行模型优化。本文将介绍PyTorch中常用的模型优化与调优技巧，包括正则化、批归一化等，并探讨它们如何帮助提升模型的性能。 一、正则化技术 正则化是一种防止模型过...
基于PyTorch实战权重衰减——L2范数正则化方法（附代码）
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文旨在通过实例验证权重衰减法（L2范数正则化方法）对深度学习神经元网络模型训练过程中出现的过拟合现象的抑制作用，加深对这个方法的理解。 ...
Pytorch学习笔记（8）：正则化（L1、L2、Dropout）与归一化（BN、LN、IN、GN）
前期回顾 Pytorch学习笔记（1）：基本概念、安装、张量操作、逻辑回归Pytorch学习笔记（2）：数据读取机制（DataLoader与Dataset）Pytorch学习笔记（3）：图像的预处理（transformsÿ...
【Pytorch神经网络理论篇】 14 过拟合问题的优化技巧（一）：基本概念+正则化+数据增大
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。