To alleviate these deficiencies, we developed a novel robust 2DPCA approach for underwater image analysis, called l2,p-sequential bilateral-2DPCA (l2,p-SB-2DPCA). The outstanding advantages of l2,p-SB-2DPCA are as follows. First, our model uses the l2,p-norm as the metric criterion of...
范数的一般化定义:设p≥1的实数,p-norm定义为: 注意:范数是绝对值的p次方,不是本身的p次方 L0 范数: L1 范数: L2 范数: 也叫Euclidean Norm(欧几里德范数),如果用于计算两个向量之间的不同,即是Euclidean Distance。
范数有很多种,我们常见的有L1-norm和L2-norm,其实还有L3-norm、L4-norm等等,所以抽象来表示,我们会写作Lp-norm,一般表示为 : 对于上面这个抽象的公式,如果我们代入p值, 若p为1,则就是我们常说的L1-norm: 若p为2,则是我们常说的L2-norm: 我们引用文章里的图片,L2-norm的距离就是两个黑点之间的绿线,而另...
5、Max-Norm Regularization 虽然单独使用 dropout 就可以使得模型获得良好表现,不过,如果搭配Max-Norm 食用的话,那么效果更佳。 对于每一个神经元 Max-Norm Regularization 的目的在于限制输入链接权重的大小,使得||w||_2 \ll r,其中 r 是Max-Norm 可调节超参数,||.||_2是L2范数。在每一个 training step ...
(4)在面对两个向量之间的差异时,L2比L1更加不能容忍这些差异。也就是说,相对于1个巨大的差异,L2距离更倾向于接受多个中等程度的差异。L1和L2都是在p-norm常用的特殊形式。 (5)L1和L2正则先验分别服从什么分布,L1是拉普拉斯分布,L2是高斯分布。
范数通常可以被表示为p-norm，定义为公式中的特定值p。当p取值为1时，即为L1-norm（也称为Taxicab-norm或Manhattan-norm），当p取值为2时，即为L2-norm（欧几里得范数）。这两个范数定义如下：对于L1-norm，代入p=1的公式，得到：|x|1 = |x1| + |x2| + ... + |xn|。对于L2-norm，...
而当p=2p=2时,则是我们最为常见的Euclidean norm。也称为Euclidean distance。也即我们要讨论的l2范数。而当p=0p=0时,因其不再满足三角不等性,严格的说此时p已不算是范数了,但很多人仍然称之为l0范数。这三个范数有很多非常有意思的特征,尤其是在机器学习中的正则化(Regularization)以及稀疏编码(Sparse ...
..+|wN|p)1p p-norm 线性回归如果用L1范数我们就称为lasso回归,用L2范数就称为ridge回归,需要注意的是最终得到的模型的公式是不变的。 y~=w1x1+w2x2+...+wNxN+b 然后我们会在Loss函数里面加上正则项:第一个公式是没有加正则项的,第二个公式加了L1正则,第三个公式加了L2正则。 Loss=Error(y,y~...
若p为1,则就是我们常说的L1-norm: 若p为2,则是我们常说的L2-norm: 我们引用文章里的图片,L2-norm的距离就是两个黑点之间的绿线,而另外的3条线,都是L1-norm的大小。 L1 and L2正则项 在上面我们有提及到,L1、L2范数可以用于损失函数里的一个正则化项,作用就是降低模型复杂度,减小过拟合的风险。这里的...
vgg主体部分实现了和pytorch精度一致,然后有个自定义L2norm层,我就傻眼了,翻遍了整个这个仓库都没有,tensorrt不熟悉,难啊。 pytorch的L2norm层代码: importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportFunction#from torch.autograd import Variableimporttorch.nn.initasinitclassL2Norm(nn.Module):def__init__(...