在分类问题模型中（不一定是二分类），如逻辑回归、神经网络等，在这些模型的最后通常会经过一个sigmoid函数（softmax函数），输出一个概率值（一组概率值），这个概率值反映了预测为正类的可能性（一组概率值反应了所有分类的可能性...默认：mean log_target：默认False，指定是否在日志空间中传递目标 03 平均绝对误差（L1范数损失） 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...这也是L1损失函数不广泛使用的主要原因。 优点： 收敛速度比L2损失函数要快，这是通过对比函数图像得出来的，L1能提供更大且稳定的梯度。 对异常的离群点有更好的鲁棒性，下面会以例子证实。..., size_average=None, reduce=None, reduction='mean', beta=1.0) 04 均方误差损失（L2范数损失） L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（...默认：mean 06 余弦相似度 余弦相似度是机器学习中的一个重要概念，在Mahout等MLlib中有几种常用的相似度计算方法，如欧氏相似度，皮尔逊相似度，余弦相似度，Tanimoto相似度等。
L1正则化的原理 在机器学习中，通常使用最小化损失函数来训练模型，而L1正则化可以通过在损失函数中添加正则项来控制模型的复杂度，其目标是最小化损失函数和正则项之和： $$\underset{w}{\operatorname...L1正则化的目标是最小化损失函数和$L1$范数之和，因为$L1$范数是模型参数的绝对值之和，所以它会惩罚模型参数中的非零值，从而促使一些参数变为0。...不同的优化算法在实现L1正则化时可能有所不同，但核心思想都是在损失函数中添加$L1$范数惩罚项。 总结 L1正则化是一种常用的正则化技术，可以通过对模型参数的绝对值进行惩罚来控制模型的复杂度。...L1正则化可以将某些参数设置为0，从而实现特征选择的功能。在实现L1正则化时，可以在损失函数中添加$L1$范数惩罚项，或者在优化算法中对参数进行更新时添加$L1$范数惩罚项。...在训练模型时，我们的目标是最小化损失函数，同时还要使模型参数尽量小。为了实现这个目标，我们可以在损失函数中添加$L2$范数惩罚项。这样，当模型参数过大时，惩罚项就会增大，从而使损失函数增大。
在TensorFlow中实现正则化还是比较简单的，只需要在损失函数中加上合适的正则项即可。比如：假如我们的网络只有一个隐藏层，权重为weights1，一个输出层，权重为weight2。...TensorFlow自动把所有的正则化损失加到一个特定的集合中。...在TensorFlow中如何运用dropout呢？只需要简单的在输入层和隐藏层之前加上dropout函数即可。在training的 过程中，这个函数会随机将一些神经元置为0，并且自动除以(1-p)。...下面代码展示了如何在TensorFlow中运用dropout正则化技术，如下： 1from tensorflow.contrib.layers import dropout 2[...] 3is_training...但是我们仍需要在每次迭代之后运行clip_weights，这就是为什么max_norm()函数中将clip_weights增加到collection中。
softsign relu tanh sigmoid hard_sigmoid linear 高级激活函数 对于简单的Theano/TensorFlow不能表达的复杂激活函数，如含有可学习参数的激活函数...通过传递回调函数列表到模型的.fit()中，即可在给定的训练阶段调用该函数集中的函数。...(shape, scale=0.01, name=name) model.add(Dense(64, init=my_init)) 正则项 正则项在优化过程中层的参数或层的激活值添加惩罚项，这些惩罚项将与损失函数一起作为网络的最终优化目标...缩写 keras.regularizers支持以下缩写 l1(l=0.01)：L1正则项，又称LASSO l2(l=0.01)：L2正则项，又称权重衰减或Ridge l1l2(l1=0.01, l2=0.01...(l1=0.01, l2=0.01)： L1+L2激活值正则项 【Tips】正则项通常用于对模型的训练施加某种约束，L1正则项即L1范数约束，该约束会使被约束矩阵/向量更稀疏。
loss 以解决不平衡问题）； 正确衡量损失函数的重要性。...如果你使用多种类型的损失函数，如 MSE、对抗性、L1、feature loss,，那么请确保所有损失以正确的方式排序。 3....：破译单个神经元或一组神经元的激活函数； 基于梯度的方法：在训练模型时，操作由前向或后向通道形成的梯度。...机器学习框架，如 Keras、Tensorflow、PyTorch、MXNet 现在都有关于使用学习率收敛缓慢文档或示例： Keras https://keras.io/callbacks/#learningratescheduler...用于剪切参数梯度的最大值或最大范数。
"玩转TensorFlow与深度学习模型”系列文字教程，本周带来TensorFlow 中的正则化方法！...Parameter Norm Penalties 假设原来的损失函数为： 现在定义新的损失函数 当表示范数的时候， 就叫做Parameter Norm Penalties， Parameter Norm...在TensorFlow中使用： L2_loss = alpha * tf.norm(W,2) **2+ loss L1 范数正则化 当我们定义时，变为如下形式： 这时使用的就是L1正则化（LASSO）:...p，或者在训练过程中将每个单元的输出乘以1/p，进行训练； 最终使用模型的时候使用整个网络，不进行dropout。...dropout 网络示意图，一个简单的网络可以看作是有多个子网络构成的： TensorFlow中使用Dropout： TensorFlow在使用的时候已经对训练过程中的输出进行了放缩，所以不需要额外地进行处理了
当涉及深度学习和神经网络时，还有许多其他重要的概念和技术可以添加到文章中，以提供更全面的信息。...以下是一些可以增加到文章中的内容： 激活函数 介绍不同类型的激活函数（如ReLU、Sigmoid和Tanh），并解释它们在神经网络中的作用。 演示如何在TensorFlow中使用激活函数层。...# 添加ReLU激活函数层 model.add(tf.keras.layers.ReLU()) 损失函数 详细解释不同类型的损失函数，如均方误差损失和交叉熵损失，并讨论它们的适用情况。...演示如何在模型编译中选择适当的损失函数。...演示如何在不同框架中构建相似的神经网络模型。
这些微妙的迹象表明，在你的网络训练过程中，可能会遇到梯度爆炸的情况，例如： 该模型在训练数据上无法得到牵引（如，poor loss）。 该模型是不稳定的，导致从两次更新之间的损失有巨大的变化。...2.使用RELU激活 在深层多感知神经网络中，如果选择某些激活函数可能会出现梯度爆炸，如sigmoid函数和tanh函数。 在这里使用ReLU激活函数减少梯度爆炸。...在Keras API中使用优化器 5.使用权重正则化 还有方一种法，如果梯度梯度仍然存在，则检查网络权重的大小，并对大权重值的网络损失函数应用惩罚。...这种方法称为权重正则化，通常可以使用L1（绝对权重）或L2（平方权重）惩罚。 对权重使用L1惩罚或L2惩罚有助于解决梯度爆炸 – 关于训练RNN的难题，2013年。...在Keras深度学习库中，可以通过在层上设置kernel_regularizer参数并使用L1或L2正则化矩阵来使用权重正则化。
过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。...L1和L2区别 L1 范数（L1 norm）是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。...L2 范数: 为 x 向量各个元素平方和的 1/2 次方，L2 范数又称 Euclidean 范数或 Frobenius 范数 Lp 范数: 为 x 向量各个元素绝对值 p 次方和的 1/p 次方....在支持向量机学习过程中，L1 范数实际是一种对于成本函数求解最优的过程，因此，L1 范数正则化通过向成本函数中添加 L1 范数，使得学习得到的结果满足稀疏化，从而方便人类提取特征。...CNN中更靠近底部的层（定义模型时先添加到模型中的层）编码的是更加通用的可复用特征，而更靠近顶部的层（最后添加到模型中的层）编码的是更专业业化的特征。
例如，对于一个有 条样本的训练集，线性回归的损失函数为： 在上面公式基础上，我们添加一个正则项，得到一个新的损失函数： 注意，模型的 有 维，新增加的正则项直接对每个 取平方。...正则项中的 是用来平衡损失函数和正则项之间的系数，被称为正则化系数，系数越大，正则项的惩罚效果越强，后文还会提到正则化系数。...一般正则项 正则项来源于于线性代数中范数（Norm）的概念。范数是一个函数，对于函数 ，有 ，其中， 是一个向量空间。也就是说，范数将向量转换为一个非负数标量。常见的范数有： ?...范数 稀疏解与L1正则化 如果训练数据属于高维稀疏（Sparse）特征，比如说一个100,000,000维特征中只有1,000维是非零的，剩下特征都是0或者是空，这样训练出来的模型中参数 很可能很多都接近...从图中可以看出，L1正则的交点在坐标轴上，即 或 为0，而L2正则的交点不容易在坐标轴上。
过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。...（6）L1和L2区别 L1 范数（L1 norm）是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。...L2 范数: 为 x 向量各个元素平方和的 1/2 次方，L2 范数又称 Euclidean 范数或 Frobenius 范数 Lp 范数: 为 x 向量各个元素绝对值 p 次方和的 1/p 次方....在支持向量机学习过程中，L1 范数实际是一种对于成本函数求解最优的过程，因此，L1 范数正则化通过向成本函数中添加 L1 范数，使得学习得到的结果满足稀疏化，从而方便人类提取特征。...CNN中更靠近底部的层（定义模型时先添加到模型中的层）编码的是更加通用的可复用特征，而更靠近顶部的层（最后添加到模型中的层）编码的是更专业业化的特征。
结果tensorflow评价取决于指定损失函数。损失函数告诉TensorFlow如何好或坏的预测进行了比较理想的结果。在大多数情况下，我们将有一组数据和一个目标来训练我们的算法。...损失函数比较目标的预测，并给出了两者之间的数值距离。 如下，我们将覆盖主要的损失函数，我们可以实现在TensorFlow。 ...这个函数实际上是一半以上的L2范数。换句话说，它和以前一样，但除以2。 2.L1 loss也称为绝对损失函数。我们没有取差额，而是取绝对值。...L1范数是更好的离群值比L2范数，因为它不是陡峭的较大值。要注意的一个问题是在目标的L1范数是不光滑的，这可能会导致算法不收敛良好。...这种损失函数试图采取最好的L1和L2规范的凸附近的目标和陡峭的极端值。该窗体依赖于一个额外的参数，delta，它决定了它将是多么陡峭。
通常，如果在权重初始化时遇到问题，可以考虑将Batch Normalization层添加到网络中。 BN论文链接： https://arxiv.org/abs/1502.03167。 5....确保正则项不会“压倒”损失函数中的其他项。关闭正则化，找出“损失”的数量级，然后适当地调整正则项大小。确保随着正则化强度的增加，损失也在增加。 6. 尝试过拟合一个小数据集。...为了检查这一点，你可以查看TensorBoard的直方图，或者编写一个脚本，在几个不同的训练实例中计算每个张量的范数（L1或 L∞），并打印出这些张量的名称。...考虑换一下激活函数。如果正在使用ReLus，请考虑使用leaky ReLu或MaxOut激活函数替换它们。你应该完全避免sigmoid激活函数，并远离tanh。...考虑使用加权的损失函数（weighted loss function）。例如，在图像语义分割中，神经网络对输入图像中的每个像素进行分类。
在本节中，我们将介绍一些最流行的神经网络正则化技术，以及如何用 TensorFlow 实现它们：早期停止，l1 和 l2 正则化，drop out，最大范数正则化和数据增强。...使用 TensorFlow 做到这一点的一种方法是简单地将适当的正则化项添加到您的损失函数中。...，并将这些操作添加到正则化损失集合中。...TensorFlow 会自动将这些节点添加到包含所有正则化损失的特殊集合中。...这就是为什么max_norm()函数将clip_weights节点添加到最大范数剪裁操作的集合中的原因。
，那么正则化如下 逻辑回归的损失函数中增加L2正则化 J(w,b) = \frac{1}{m}\sum_{i=1}^mL(\hat{y}^{(i)},y^{(i)})+\frac{\lambda}{2m...lambda}{2m}w^Tw2mλ∣∣w∣∣22=2mλ∑j=1nxwj2=2mλwTw 解释：所有w参数的平方和的结果 逻辑回归的损失函数中增加...由于 L1 正则化最后得到 w 向量中将存在大量的 0，使模型变得稀疏化，因此 L2 正则化更加常用。...2.3.2.2 正则化项的理解 在损失函数中增加一项，那么其实梯度下降是要减少损失函数的大小，对于L2或者L1来讲都是要去减少这个正则项的大小，那么也就是会减少W权重的大小。...在线增强，或称为动态增强。可通过对即将输入模型的小批量数据的执行相应的变化，这样同一张图片每次训练被随机执行一些变化操作，相当于不同的数据集了。 那么我们的代码中也是进行这种在线增强。
正则化 根据维基百科， 在数学，统计学和计算机科学中，尤其是在机器学习和逆问题中，正则化 是添加信息以解决不适定问题或防止过度拟合的过程。...L1正则化 L2正则化 Dropout 批量归一化（BatchNormalization） 我将简要解释这些技术如何工作以及如何在Tensorflow 2中实现它们。...from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.layers import Dense from sklearn.preprocessing...L1正则化的主要概念是，我们必须在损失函数中加上权重的绝对值，再乘以正则化参数lambdaλ （ 其中的 λ 手动调整为大于0）来惩罚权重 。 L1的等式为 ?...在L2正则化中，我们添加权重的平方大小以惩罚我们的损失函数。 ?
自定义度量和损失函数 Keras自带许多内置度量和损失函数，这些函数在大多数情况下都非常有用。但很可惜，只有最常见的度量和损失函数是内置的。...所有Keras损失和度量的定义方式与具有两个输入变量的函数相同：地面真值（ground truth）和预测值，函数始终返回度量或损失的值。...你唯一需要注意的是，矩阵上的任何操作都应该Keras与TensorFlow的Tensors完全兼容，因为这是Keras总是期望从这些自定义函数中获得的格式。...这可以通过使用Python的math，Keras或TensorFlow操作来实现。 看起来很简单！以下是如何创建和应用自定义损失和自定义度量的示例。我实现了通常用于度量图像质量的PSNR度量。...而对于损失函数，我实现了Charbonnier，它已经被证明比L1或L2损失更能抵抗异常值。我们编写函数后，只需将它们传递给我们的模型编译函数即可！
本文将详细介绍如何在TensorFlow中解决反向传播过程中NaN梯度的问题，提供一些有效的方法来避免和解决这些问题。...引言 在深度学习模型的训练过程中，数值不稳定性（如梯度为NaN）会严重影响模型的训练效果。出现这种情况的原因可能有很多，包括初始化参数不当、学习率过高、损失函数出现数值问题等。...损失函数不稳定 损失函数中存在一些操作可能导致数值不稳定，如对数函数的输入为0等。 梯度剪裁 在一些情况下，梯度的数值会变得非常大，通过梯度剪裁可以防止梯度爆炸。...') 代码示例 以下是一个完整的代码示例，展示了如何在TensorFlow中应用上述方法解决NaN梯度问题： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models...表格总结️ 问题类型 解决方案 初始化参数不当 使用Xavier或He初始化 学习率过高 调整学习率 损失函数不稳定 使用稳定的损失函数 梯度爆炸 应用梯度剪裁 未来展望 随着深度学习技术的发展，处理数值稳定性问题的方法也在不断改进
优化问题为了获得我们模型的"最佳"实现，我们可以使用优化算法来确定最大化或最小化目标函数的一组输入。通常，在机器学习中，我们希望最小化目标函数以降低模型的误差。...下面的函数演示了如何在Python中实现不带任何正则化的梯度下降优化算法。为了更好地理解这一点，让我们构建一个人工数据集和一个没有正则化的线性回归模型来预测训练数据。...L1 正则化L1 正则化，也被称为 L1 范数或 Lasso（在回归问题中），通过将参数收缩到0来防止过拟合。这使得某些特征变得不相关。例如，假设我们想使用机器学习来预测房价。...例如，与火炉数量相比，社区或房间数量对房价的影响更大。数学上，我们通过扩展损失函数来表达 L1 正则化：实质上，当我们使用L1正则化时，我们对权重的绝对值进行惩罚。...在执行L2正则化时，我们在损失函数中添加的正则化项是所有特征权重的平方和：L2正则化返回的解决方案是非稀疏的，因为权重不会为零（尽管某些权重可能接近于0）。
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