如何给代价函数pytorch添加L2规则化？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何给PHP添加多个错误处理函数

Laravel在app初始化的时候注册了错误处理函数，异常处理函数，异常退出处理函数，最终将错误转化成异常抛出，统一通过异常处理函数进行处理。 Yii2 ? ? ?...在错误处理函数中将错误转换成异常记录日志输出错误提示上述三种PHP框架对错误的处理都差不多，都使用的是set_error_handler,register_shutdown_function两个函数。...或者说项目刚上线，需要将一些notice错误通过邮件报告给开发人员，而不需要对框架底层做修改。这就需要能够添加多个错误处理函数，遇到第一个有效处理函数，则执行，否则继续到下一个错误处理函数中处理。...因为set_error_handler返回参数是本次设置之前最后的错误处理函数。...当我们设置回调函数的同时也能保持上一个回调函数，因此在我们的回调函数中如果遇到不符合要求的错误，还是可以调用上一个错误处理函数。

1.9K2 0

机器学习------令人头疼的正则化项

监督机器学习问题无非就是在规则化参数的同时最小化误差。...一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数：（正则化代价函数）=（经验代价函数）+（正则化参数）X（正则化项）第一项是衡量模型预测与实际的误差，因为要拟合训练样本，所以要求这一项最小，也就是要求模型尽量的拟合训练数据...实际上，任何的规则化算子，如果它在 ? 的地方不可微，并且可以分解为一个“求和”的形式，那么这个规则化算子就可以实现稀疏。...L2范数 L2范数： ? ，在回归里面，它的回归叫“岭回归”（Ridge Regression），也叫它“权值衰减weight decay”。...例如下图所示（来自Ng的course）：为什么L2范数可以防止过拟合？ L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。为了让L2范数的规则项 ?

1.1K4 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

关键词学习——《正则化》

前言监督机器学习问题无非就是在规则化参数的同时最小化误差。...一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数：（正则化代价函数）=（经验代价函数）+（正则化参数）X（正则化项）第一项是衡量模型预测与实际的误差，因为要拟合训练样本，所以要求这一项最小，也就是要求模型尽量的拟合训练数据...实际上，任何的规则化算子，如果它在的地方不可微，并且可以分解为一个“求和”的形式，那么这个规则化算子就可以实现稀疏。...L2范数 L2范数：，在回归里面，它的回归叫“岭回归”（Ridge Regression），也叫它“权值衰减weight decay”。...例如下图所示（来自Ng的course）：为什么L2范数可以防止过拟合？ L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。

3772 0

阿里面试官：如何给所有的async函数添加trycatch？

前言三面的时候被问到了这个问题，当时思路虽然正确，可惜表述的不够清晰后来花了一些时间整理了下思路，那么如何实现给所有的async函数添加try/catch呢？...console.log('do something...'); } fn() 导致浏览器报错：一个未捕获的错误在开发过程中，为了保证系统健壮性，或者是为了捕获异步的错误，需要频繁的在 async 函数中添加...try/catch，避免出现上述示例的情况可是我很懒，不想一个个加，懒惰使我们进步下面，通过手写一个babel 插件，来给所有的async函数添加try/catch babel插件的最终效果原始代码...对象中定义的方法例如 let obj = { fn () {} } NewExpression New 表达式通常指使用 New 关键词 AssignmentExpression 赋值表达式通常指将函数的返回值赋值给变量...若函数已存在try/catch，则不处理 // 示例代码，不再添加try/catch async function fn() { try { await f() } catch

1.1K5 0

反向传播算法

gradient descent 整体代价函数 overall cost function 方差 squared-error 均方差 average sum-of-squares error 规则化项...具体而言，对于单个样例(x, y),其代价损失函数为： ? 这是一个方差损失函数。给定一个含有m个样例的数据集，我们可以是使用如下的整体代价损失函数表示： ?...在此重申一下这两个复杂函数的含义：J(W, b, x, y) 是针对单个样例计算得到的方差代价函数；J(W, b) 是整体样本代价函数，它包含权重衰减项。...我们现在来讲一下反向传播算法，它是计算偏导数的一种有效方法 3 反向传播算法首先来讲一下如何使用反向传播算法来计算下式： ?...这两项是单个样例(x, y)的损失函数J(W, b, x, y)的偏导数。一旦我们求出该偏导数，就可以推导出整体代价函数J(W, b) 的偏导数： ?

1.3K5 0

Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例

从数学或机器学习的角度来看，"regularize"一词表示我们正在使某个东西规则化。在数学或机器学习的上下文中，我们通过添加信息来使某个东西规则化，以创建一个可以防止过拟合的解决方案。...在我们的机器学习上下文中，我们要使某个东西规则化的是"目标函数"，即我们在优化问题中尝试最小化的东西。...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）。...L1L1正则化比L2正则化更具鲁棒性，原因是L2正则化对权重进行平方处理，因此数据中的异常值的代价呈指数增长。L1正则化对权重取绝对值，所以代价只会线性增长。哪个解决方案具有更多可能性？...总结在本文中，我们探讨了过拟合是什么，如何检测过拟合，损失函数是什么，正则化是什么，为什么需要正则化，L1和L2正则化的工作原理以及它们之间的区别。

4960 0

机器学习中如何解决过拟合

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。...规则化函数Ω(w)也有很多种选择，一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，规则化值就越大。比如，规则化项可以是模型参数向量的范数。...02 L2范数除了L1范数，还有一种更受宠幸的规则化范数是L2范数: ||W||2。...我看到的有两种几何上直观的解析： 1、下降速度我们知道，L1和L2都是规则化的方式，我们将权值参数以L1或者L2的方式放到代价函数里面去。然后模型就会尝试去最小化这些权值参数。...2、模型空间的限制实际上，对于L1和L2规则化的代价函数来说，我们可以写成以下形式： ? 也就是说，我们将模型空间限制在w的一个L1-ball 中。

8633 0

2017校招数据分析岗笔试面试知识点

知识点4：分类有监督就是给的样本都有标签，分类的训练样本必须有标签，所以分类算法都是有监督算法。...5)如何避免过拟合过拟合表现在训练数据上的误差非常小，而在测试数据上误差反而增大。其原因一般是模型过于复杂，过分得去拟合数据的噪声和outliers。...常见的解决办法是正则化是：增大数据集，正则化正则化方法是指在进行目标函数或代价函数优化时，在目标函数或代价函数后面加上一个正则项，一般有L1正则与L2正则等。...L1正则与L2正则区别： L1：计算绝对值之和，用以产生稀疏性(使参数矩阵中大部分元素变为0)，因为它是L0范式的一个最优凸近似，容易优化求解; L2：计算平方和再开根号，L2范数更多是防止过拟合，并且让优化求解变得稳定很快速...; 所以优先使用L2 norm是比较好的选择。

2K7 0

从损失函数的角度详解常见机器学习算法（1）

（Loss Function）作为其目标函数，又称为代价函数(Cost Function)。...正则化方法是指在进行目标函数或代价函数优化时，在目标函数或代价函数后面加上一个正则项，一般有L1正则与L2正则等。...即在目标函数后面加上参数的L2范数和项，即参数的平方和与参数的积项，即：其中C0代表原始的代价函数，n是样本的个数，与L1正则化项前面的参数不同的是，L2项的参数乘了12，是为了便于计算以及公式的美感性...从另一个角度上来讲，正则化即是假设模型参数服从先验概率，即为模型参数添加先验，只是不同的正则化方式的先验分布是不一样的。...如下图：另外一个解释，规则化项的引入，在训练（最小化cost）的过程中，当某一维的特征所对应的权重过大时，而此时模型的预测和真实数据之间距离很小，通过规则化项就可以使整体的cost取较大的值，从而，

3.5K13 0

从损失函数的角度详解常见机器学习算法(1)

（Loss Function）作为其目标函数，又称为代价函数(Cost Function)。...其中λ是正则项超参数，常用的正则方法包括：L1正则与L2正则。正则化方法是指在进行目标函数或代价函数优化时，在目标函数或代价函数后面加上一个正则项，一般有L1正则与L2正则等。...其中C0代表原始的代价函数，n是样本的个数，与L1正则化项前面的参数不同的是，L2项的参数乘了12，是为了便于计算以及公式的美感性，因为平方项求导有个2，λ就是正则项系数，权衡正则项与C0项的比重。...从另一个角度上来讲，正则化即是假设模型参数服从先验概率，即为模型参数添加先验，只是不同的正则化方式的先验分布是不一样的。...另外一个解释，规则化项的引入，在训练（最小化cost）的过程中，当某一维的特征所对应的权重过大时，而此时模型的预测和真实数据之间距离很小，通过规则化项就可以使整体的cost取较大的值，从而，在训练的过程中避免了去选择那些某一维

1.6K6 1

干货|2017校招数据分析岗位笔试面试知识点

知识点4：分类有监督就是给的样本都有标签，分类的训练样本必须有标签，所以分类算法都是有监督算法。...5)如何避免过拟合? 过拟合表现在训练数据上的误差非常小，而在测试数据上误差反而增大。其原因一般是模型过于复杂，过分得去拟合数据的噪声和outliers。...常见的解决办法是正则化是：增大数据集，正则化正则化方法是指在进行目标函数或代价函数优化时，在目标函数或代价函数后面加上一个正则项，一般有L1正则与L2正则等。...L1正则与L2正则区别： L1：计算绝对值之和，用以产生稀疏性(使参数矩阵中大部分元素变为0)，因为它是L0范式的一个最优凸近似，容易优化求解; L2：计算平方和再开根号，L2范数更多是防止过拟合，并且让优化求解变得稳定很快速...; 所以优先使用L2 norm是比较好的选择。

1.3K7 0

LASSO回归与L1正则化西瓜书「建议收藏」

：第一项经验风险L(yi,f(xi,w))衡量真实值与预测值之间的误差，第二项结构风险Ω(w)规则化项使得模型尽可能简单.而第二项Ω(w)一般是模型复杂度的单调函数，模型越复杂，则规则化项的值越大，...这里常引入范数作为规则化项，这也就引入了我们常见的L0范数，L1范数以及L2范数. 2.L0范数，L1范数，L2范数与LASSO回归，岭回归 1）广义定义 L0范数...L1范数：向量中各个元素绝对值之和 L2范数：向量各元素平方和然后求平方根 L0，L1范数可以实现稀疏化，而L1系数因为有比L0更好的特性而被广泛应用，L2范数在回归里就是岭回归...，也叫均值衰减，常用于解决过拟合，通过对向量各元素平方和再求平方根，使得L2范数最小，从而使得参数W的各个元素都接近于0，与L1范数不同，L2范数规划后w的值会接近于0但不到0，而L1范数规范后则可能令...w的一些值为0，所以L1范数规范在特征选择中经常用到，而L2范数在参数规则化时经常用到.在回归模型中，通过添加L1,L2范数引入正则化项，便得到了LASSO回归和岭回归： 2）回归模型常见线性模型回归

6644 0

机器学习中防止过拟合的处理方法

而为了达到该目的的最常见方法便是：正则化，即在对模型的目标函数（objective function）或代价函数（cost function）加上正则项。 ...一般有以下方法：从数据源头采集更多数据复制原有数据并加上随机噪声重采样根据当前数据集估计数据分布参数，使用该分布产生更多数据等正则化方法正则化方法是指在进行目标函数或代价函数优化时，...在目标函数或代价函数后面加上一个正则项，一般有L1正则与L2正则等。...正则 L2正则是基于L2范数，即在目标函数后面加上参数的L2范数和项，即参数的平方和与参数的积项，即： C=C0+λ2n∑ww2 其中C0代表原始的代价函数，n是样本的个数，与L1正则化项前面的参数不同的是...从另一个角度上来讲，正则化即是假设模型参数服从先验概率，即为模型参数添加先验，只是不同的正则化方式的先验分布是不一样的。

1.2K5 0

对L1正则化和L2正则化的理解

对于线性回归模型，使用L1正则化的模型叫做Lasso回归；使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归) 2.2、正则化项和模型复杂度之间的关系正则化项一般是模型复杂度的单调递增的函数...（1）特征选择（Feature Selection）参数稀疏规则化能够实现特征的自动选择，在特征工程的过程中，一般来说，xi的大部分元素（特征）都和其标签yi没有关系的。...稀疏规则化将这些没用的特征的权重置为0，去掉这些没用的特征。（2）可解释性将无关特征置为0，模型更容易解释。...例如：患某种病的概率为y，我们收集到的数据x是1000维的，我们的任务是寻找这1000种因素是如何影响患上这种病的概率。...对于回归问题中，损失函数是平方损失，正则化项为参数向量L2的范数。 4.2 为什么L2范数可以防止过拟合？

1.5K1 0

【知识】正则化与过拟合

如何解决？正则化怎么理解？如何使用？...个wi为0，只要其中有三个系数不为0就行，得到一组新的假设空间H2'，但这个问题的求解是一个NP-hard的问题，还需要我们修正一下；最后，我们还需要将这个约束条件进一步修正一下得到假设集合H(C)，给系数的平方的加和指定一个上限...L2 Regularizer L2 Regularizer是凸函数，平滑可微分，所以其最佳化问题是好求解的。 ? 最优的λ 噪声越多，λ应该越大。...正则化则是对模型参数添加先验，使得模型复杂度较小，对于噪声以及outliers的输入扰动相对较小。...参考资料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/details/24971995 机器学习中的范数规则化之（二）核范数与规则项参数选择

6048 0

机器学习算法（一）：逻辑回归模型（Logistic Regression, LR）

2.1.2 代价函数 2.2 似然函数的求解-梯度下降 3 加入正则项 3.1 正则解释 3.2 L1和L2正则化的直观理解 3.2.1 L1正则化和特征选择 3.2.2 L2正则化和过拟合 4...那添加L1和L2正则化有什么用？下面是L1正则化和L2正则化的作用，这些表述可以在很多文章中找到。...上式是没有添加L2正则化项的迭代公式，如果在原始代价函数之后添加L2正则化，则迭代公式会变成下面的样子：其中λ就是正则化参数。...从上式可以看到，与未添加L2正则化的迭代公式相比，每一次迭代，θj都要先乘以一个小于1的因子，从而使得θj不断减小，因此总得来看，θ是不断减小的。...比如在以上的例子中，6个分类器有3个投票给了类别3，1个投票给了类别2，1个投票给类别1，最后一个投票给类别0，那么就取类别3为最终预测结果。

2.5K1 0

机器学习-范数正则化：L1正则，L2正则

(cost function)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(sparsity)，从而方便人们提取特征。...如上文所述，监督机器学习问题无非就是“minimize your error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差（最小二乘法的原理...最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。因为参数太多，会导致我们的模型复杂度上升，容易过拟合，也就是我们的训练误差会很小。...4 L2正则化 L2正则化，又叫Ridge Regression 如下图所示，L2是向量各元素的平方和 ?...L2让所有特征的系数都缩小，但是不会减为0，它会使优化求解稳定快速。所以L2适用于特征之间没有关联的情况

1.1K3 0

过拟合原因及解决

训练时，减小误差，同时也会对噪声产生的干扰项进行惩罚，达到减小权值的平方的目的，达到与 L2 类似的效果； 2）、正则化（限制权值）：通过给损失函数引入额外信息给模型复杂性带来相应的惩罚度。...例如： L1的效果就是让w往0靠，使网络中的权重尽可能为0，也就相当于减小了网络复杂度， L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0； L2正则化是通过约束參数的范数使其不要太大，所以能够在一定程度上降低过拟合情况..., L2会选择更多的特征，这些特征都会接近于0 L1在特征选择时候非常有用, L2就只是一种规则化而已; 3、神经元过于密集解决：组合多个简单模型例： 1）dropout：改动神经网路本身...，模型训练时，每次随机（如 50% 概率）忽略隐层的某些节点；这样，我们相当于随机从 2^H 个模型中采样选择模型 2）Bagging：简单理解，就是分段函数的概念，用不同的模型拟合不同部分的训练集。

4432 0

机器学习中，正则化是怎么回事？

个wi为0，只要其中有三个系数不为0就行，得到一组新的假设空间H2'，但这个问题的求解是一个NP-hard的问题，还需要我们修正一下；最后，我们还需要将这个约束条件进一步修正一下得到假设集合H(C)，给系数的平方的加和指定一个上限...一般性的正则项 L1 Regularizer L1 Regularizer是用w的一范数来算，该形式是凸函数，但不是处处可微分的，所以它的最佳化问题会相对难解一些。...L2 Regularizer L2 Regularizer是凸函数，平滑可微分，所以其最佳化问题是好求解的。 ? 最优的λ 噪声越多，λ应该越大。...正则化则是对模型参数添加先验，使得模型复杂度较小，对于噪声以及outliers的输入扰动相对较小。...参考资料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/details/24971995 机器学习中的范数规则化之（二）核范数与规则项参数选择

9776 0

【AI】浅谈使用正则化防止过拟合（下）

) ℓ1−norm 和 ℓ2−norm机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作，中文称作 L1 正则化和 L2 正则化，或者 L1 范数和 ...上式是没有添加 L2 正则化项的迭代公式，如果在原始代价函数之后添加 L2 正则化，则迭代公式会变成下面的样子：图片 (1−α m λ )其中 λλλ 就是正则化参数。...权重减少 L1 和 L2 的目的是通过减少 w 的权重从而减少模型的复杂度，从而提高模型的泛华能力，为什么会这样呢？启发式地来说，如果代价函数没有正则化，那么权重向量的长度倾向于增长，而其它的都不变。...---- L2 权重衰减 L2 正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：图片 n ηλ sgn(w)C0代表原始的代价函数，后面那一项就是 L2 正则化项，它是这样来的：所有参数 w 的平方的和...---- L1 权重衰减在原始的代价函数后面加上一个 L1 正则化项，即所有权重 w 的绝对值的和，乘以 λ/n（这里不像 L2 正则化项那样，需要再乘以 1/2，具体原因上面已经说过。）

3941 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭