我正在学习来自deeplearning.ai课程中神经网络的正则化。在这里 ,在dropout正则化中,教授说如果应用了dropout,则计算得出的激活值将比不应用dropout时小(在测试时)。因此,我们需要缩放激活值以使测试阶段更简单。 我理解了这一事实,但我不明白如何进行缩放。这是一个...
拥有大量参数的ML模型倾向于过拟合(因为它们具有较大的方差)。在我看来,word2vec就是这样的模型之一。降低模型方差的方法之一是应用正则化技术,对于其他嵌入模型(如矩阵分解)来说,这是非常常见的事情。然而,word2vec的基本版本没有任何正则化部分。此举是否有原因?
我有一个矩阵条件很差,其 rcond() 接近于零,因此,该矩阵的逆矩阵不正确。我尝试使用 pinv(),但仍无法解决问题。这是我计算矩阵逆的方法:X = (A)\(b); 我寻找了解决这个问题的方法,并在这个链接(最后一个解决方案)中找到了改进矩阵的方法。 那里的解决方案建议使用以下内容:A...
我正在尝试使用正则化逻辑回归,这里有Matlab中的简单公式: 成本函数: J(theta) = 1/m*sum((-y_i)*log(h(x_i)-(1-y_i)*log(1-h(x_i))))+(lambda/2*m)*sum(theta_j) 梯度: ∂J(theta)/∂th...
我第一次使用Python Pandas。我有5分钟滞后的csv格式交通数据:... 2015-01-04 08:29:05,271238 2015-01-04 08:34:05,329285 2015-01-04 08:39:05,-1 2015-01-04 08:44:05,260260 2...
Keras中的dropout实现参考了该论文。该论文提出,在测试时使用单个神经网络,而不使用dropout。该网络的权重是训练好的权重的缩小版本。如果在训练时以概率p保留一个单元,则该单元的输出权重在测试时将乘以p。Keras文档指出,dropout仅在训练期间使用,并且在测试时简单地传递层的...
使用Tensorflows Object Detection API训练目标检测DNN时,可视化平台Tensorboard绘制了一个名为regularization_loss_1的标量。 那这是什么?我知道正则化是什么(通过各种方法如舍弃法使网络具有泛化能力),但我不清楚这个显示的损失是什么...
我正在使用有关自编码器的教程:https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html。所有代码都可以运行,但是当我将正则化参数设置为10e-5时(这是教程代码中定义的参数),性能非常差(结果模糊)。实际上,我需要将正则化减小到10e-...
我一直在尝试在Keras中设置一个非线性回归问题。不幸的是,结果显示出过拟合。下面是代码:model = Sequential() model.add(Dense(number_of_neurons, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu',...