1.number(数字类型) (整形) 首先是int(整形),在绝大多数语言中(之所以说绝大多数是因为编程语言太多了,很多我不了解,不确定有没有这个类型)都存在这种类型,代表着整数数字 由于python是动态语言,不需要声明变量类型,所以在python中使用int类型有两种方式 第一种是直接将整数赋值给变量: 1. a = 5 1. 我们可以...
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通过最小化L2范数,可以限制向量的幅值,从而防止过拟合和梯度爆炸。 以下是一个简单的Python代码示例,演示如何计算一个向量的L2范数: python Copy import math def l2_norm(vector): norm = math.sqrt(sum(element**2 for element in vector)) return norm 示例向量 vector = [3, 4] 计算L2范数 norm = l2...
print('0x01的NORM_HAMMING:',cv2.norm(arr,cv2.NORM_HAMMING) ) print('0x01的NORM_HAMMING2:',cv2.norm(arr,cv2.NORM_HAMMING2) ) arr = np.array([[0,0],[0,0x03]],dtype=np.uint8) print('0x03的NORM_HAMMING:',cv2.norm(arr,cv2.NORM_HAMMING) ) print('0x03的NORM_HAMMING2:',cv2....
首先,我们从上面那张二维的图可以看出,对于L2-norm,其解是唯一的,也就是绿色的那条;而对于L1-norm,其解不唯一,因此L1正则化项,其计算难度通常会高于L2的。 其次,L1通常是比L2更容易得到稀疏输出的,会把一些不重要的特征直接置零,至于为什么L1正则化为什么更容易得到稀疏解,可以看下图: ...
python Copy import math def l2_norm(vector): norm = math.sqrt(sum(element**2 for element in vector)) return norm 示例向量 vector = [3, 4] 计算L2范数 norm = l2_norm(vector) print("L2范数:", norm) 运行以上代码,将会输出向量 [3, 4] 的L2范数为 5.0。
一、L1正则化与L2正则化的区别以及为什么L1正则化可以产生稀疏矩阵,L2正则化可以防止过拟合 正则化(regularization):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L1-norm和L2-norm,中文称作 L1正则化 和 L2正则化,或者 L1范数 和 L2范数。 L1正则化和L2正则化可以看...
向量长度(length of a vector)又叫做向量模(vector norm)、欧几里得距离(Euclidean distance)、欧几里得范数(Euclidean norm)或L2范数(L2-norm)。给定向量a为向量a的模为注意:的下角标2代表L2范数。没有特殊说明,默认代表L2范数。L2范数是Lp范数的一种,本书第3章将介绍其他范数。
之前在训练Steel-LLM的时候,笔者专门消融过算子融合带来的训练加速效果,可以看我的往期文章,即使仅对RMSNorm做算子融合,训练也有10%左右的吞吐提升,显存节约了4g。 接下来,了解一点GPU相关的基础知识(具体数值是A100显卡的),以便后边更好的理解Triton编程。先来看看GPU SM(Streaming Multiprocessor,流式多处理器),其...
当 λ=0 时，惩罚项没有作用，岭回归所产生的参数估计将与最小二乘法相同。但是当 λ→∞ 时，惩罚项的收缩作用就增大了，导致岭回归下的系数估计会接近于零。可以看出，选择一个恰当的 λ 值至关重要。为此，交叉验证派上用场了。由这种方法产生的系数估计也被称为 L2 范数（L2 norm）。标准的最小二乘...