常见的正则项有L1正则和L2正则,其中L2正则的控制过拟合的效果比L1正则的好。 正则化的作用是选择经验风险与模型复杂度同时较小的模型。 Lp范数:LpLp正则的L是指LpLp范数,其定义是: 在机器学习中,若使用了∣∣w∣∣p∣∣w∣∣p作为正则项,我们则说该机器学习引入了Lp正则项。 L1 正则Las...
【深度学习实验】网络优化与正则化(三):随机梯度下降的改进——Adam算法详解(Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率RMSprop) 四、参数初始化 【深度学习实验】网络优化与正则化(四):参数初始化及其Pytorch实现——基于固定方差的初始化(高斯、均匀分布),基于方差缩放的初始化(Xavier、He),正交初始化 五、数据预处...
min-max标准化(归一化):对于每个属性,设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值,将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x’,其公式为:新数据=(原数据 - 最小值)/(最大值 - 最小值) z-score标准化(规范化):基于原始数据的均值(mean)和标准差(standarddeviation)进行数据的标准...
一、标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差。得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1。 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将...
标准化(Standardization) 归一化(normalization) 正则化(regularization) 归一化(MinMaxScaler) 将训练集中某一列数值特征(假设是第i列)的值缩放到0和1之间。方法如下所示: 我们在对数据进行分析的时候,往往会遇到单个数据的各个维度量纲不同的情况,比如对房子进行价格预测的线性回归问题中,我们假设房子面积(平方米)、...
标准化数据通过减去均值然后除以方差(或标准差),这种数据标准化方法经过处理后数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,转化函数为: 其中 μ:每组特征的均值;σ:每组特征值的标准差;X:每一个特征值;Xnorm:归一化后的特征值; 特点: 1. 适用于 数据的分布本身就服从正态分布的情况。
1、正则化:(常用于梯度衰减中,缓解过拟合解和梯度爆炸)。 2、归一化(把原处理处理到0-1范围,缓解过拟合和梯度爆炸) 3、 标准化 4、Batch Normalization(缓解过拟合和梯度爆炸) 5、Dropout(训练时随机丢弃节点|过拟合) 6、数据增强方法 1、正则化:(常用于梯度衰减中,缓解过拟合解和梯度爆炸)。
简单来说,正则化是用来引入模型复杂度的惩罚项,防止模型过拟合的方法. 我们在训练模型时,要最小化损失函数,这样很有可能出现过拟合的问题(参数过多,模型过于复杂),所以我么在损失函数后面加上正则化约束项,转而求约束函数和正则化项之和的最小值。
1、标准化,standardization scaling,是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。 零均值标准化(z-score standardization), ,分布转换为正态分布,均值为0,方差为1,取值[-1,1]。该方法对异常值、噪声不敏感,应用最为广泛,一般在涉及距离度量计算相似性(如KNN、Kmeans聚类)或PCA(核心是计算方差、协方差)时使...
首先，归一化（Normalization）通过将数据映射到特定范围，如[0, -1]或[-1, 1]，消除不同维度间的量纲差异，但需注意其不适合涉及度量和协方差的情况。Z-Score标准化则是一种常见的方法，它将数据转换为均值为0，方差为1的分布，有助于优化损失函数的收敛。正则化（Regularization）旨在防止过拟合，...