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【算法系列】深度学习中的正则化

2022-12-09 60

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简介： 【算法系列】深度学习中的正则化

机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练集上误差小，而且在新样本上泛化能力好的算法。许多机器学习算法都需要采取相应的策略来减少测试误差，这些策略被统称为正则化。而神经网络由于其强大的表示能力经常遭遇过拟合，所以需要使用许多不同形式的正则化策略。

正则化通过对学习算法的修改，旨在减少泛化误差而不是训练误差。目前有很多正则化策略，有些是向机器学习模型中添加限制参数值的额外约束，有些是向目标函数添加额外项来对参数值进行软约束。在本章中我们将更详细地介绍正则化，重点介绍深度模型的正则化策略，包括参数范数惩罚、提前终止、Dropout等等。

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机器学习/深度学习

算法

关键词：

深度学习算法

算法深度学习

深度学习正则

深度学习正则化

算法正则

游客su25awkxr62sa

子午s

6天前

机器学习/深度学习人工智能算法

海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow

海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（'蛤蜊', '珊瑚', '螃蟹', '海豚', '鳗鱼', '水母', '龙虾', '海蛞蝓', '章鱼', '水獭', '企鹅', '河豚', '魔鬼鱼', '海胆', '海马', '海豹', '鲨鱼', '虾', '鱿鱼', '海星', '海龟', '鲸鱼'）数据集进行训练，得到一个识别精度较高的模型文件，然后使用Django开发一个Web网页平台操作界面，实现用户上传一张海洋生物图片识别其名称。

子午s

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海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow

游客762btuqu5wybw666

10天前

机器学习/深度学习自然语言处理

深度学习中的正则化技术：防止过拟合的策略

深度学习模型因其强大的特征提取能力而广受关注，但复杂的网络结构也容易陷入过拟合的困境。本文将探讨如何通过正则化技术来缓解这一问题，包括L1和L2正则化、Dropout、数据增强以及早停等方法。文章将详细解释每种技术的工作原理，并讨论它们在实际应用中的效果与挑战。

游客762btuqu5wybw666

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子午s

7天前

机器学习/深度学习人工智能算法

【昆虫识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50

昆虫识别系统，使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法（CNN）模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集（'蜜蜂', '甲虫', '蝴蝶', '蝉', '蜻蜓', '蚱蜢', '蛾', '蝎子', '蜗牛', '蜘蛛'）进行训练，得到一个识别精度较高的H5格式模型文件，然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面，实现用户上传一张昆虫图片识别其名称。

子午s

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【昆虫识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50

子午s

7天前

机器学习/深度学习人工智能算法

【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow

球类识别系统，本系统使用Python作为主要编程语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集 '美式足球', '棒球', '篮球', '台球', '保龄球', '板球', '足球', '高尔夫球', '曲棍球', '冰球', '橄榄球', '羽毛球', '乒乓球', '网球', '排球'等15种常见的球类图像作为数据集，然后进行训练，最终得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django开发Web网页端可视化界面平台，实现用户上传一张球类图片识别其名称。

子午s

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【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow

线上0.5

8天前

机器学习/深度学习人工智能监控

算法金 | 奇奇怪怪的正则化

**摘要：** 本文深入浅出地介绍了正则化在机器学习中的作用，旨在防止过拟合，提高模型泛化能力。正则化通过添加惩罚项限制模型复杂度，包括L1（Lasso回归，产生稀疏解）、L2（Ridge回归，减少参数大小）、Elastic Net（结合L1和L2优点）以及Lp正则化等。其他方法如Early Stopping、Dropout和数据增强也是防止过拟合的有效手段。选择正则化方法要考虑数据特性、模型复杂性、计算资源和调参能力。正则化参数设置可通过交叉验证、网格搜索等方法优化。文章最后强调了正则化对控制模型复杂度和提升性能的重要性。

线上0.5

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我爱matlab

4天前

机器学习/深度学习自然语言处理算法

m基于深度学习的OFDM+QPSK链路信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比LS,MMSE及LMMSE传统算法

**摘要：** 升级版MATLAB仿真对比了深度学习与LS、MMSE、LMMSE的OFDM信道估计算法，新增自动样本生成、复杂度分析及抗频偏性能评估。深度学习在无线通信中，尤其在OFDM的信道估计问题上展现潜力，解决了传统方法的局限。程序涉及信道估计器设计，深度学习模型通过学习导频信息估计信道响应，适应频域变化。核心代码展示了信号处理流程，包括编码、调制、信道模拟、降噪、信道估计和解调。

我爱matlab

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aliyun8599273441-30642

8天前

机器学习/深度学习

深度学习中的正则化技术

【6月更文挑战第21天】在深度学习领域，正则化技术是防止模型过拟合的重要手段。本文将深入探讨几种常见的正则化方法，包括L1和L2正则化、Dropout、以及数据增强等，并分析它们在实际应用中的效果与挑战。通过比较不同正则化策略的优劣，我们旨在为深度学习研究者和实践者提供实用的指导和建议。

aliyun8599273441-30642

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richard_yuu

10天前

机器学习/深度学习算法 C语言

【深度学习】优化算法：从梯度下降到Adam

richard_yuu

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Echo_Wish

15小时前

机器学习/深度学习算法 Python

使用Python实现深度学习模型：演化策略与遗传算法

Echo_Wish

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简简单单做算法

2天前

机器学习/深度学习算法数据可视化

基于googlenet深度学习网络的睁眼闭眼识别算法matlab仿真

**算法预览图展示睁眼闭眼识别效果；使用Matlab2022a，基于GoogLeNet的CNN模型，对图像进行分类预测并可视化。核心代码包括图像分类及随机样本显示。理论概述中，GoogLeNet以高效Inception模块实现眼部状态的深度学习识别，确保准确性与计算效率。附带三张相关图像。**

简简单单做算法

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【算法系列】深度学习中的正则化

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