L1 正则化( L1 regularization):添加的成本与权重系数的绝对值[权重的 L1 范数( norm)]成正比。 L2 正则化( L2 regularization):添加的成本与权重系数的平方(权重的 L2 范数)成正比。神经网络的 L2 正则化也叫权重衰减( weight decay)。不要被不同的名称搞混,权重衰减与 L2 正则化在数学上是完全相同的。
(1)L2正则化公式 公式(4)展示的是L2的正则化。L2正则化英文为l2 –norm,或者是L2范式。对于线性回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归)。同L1正则化一样,在正则化项之前添加一个系数α。L2正则化是指权值向量W中各个元素的平方和然后再求平方根(可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号)。 注意: 当...
在Python中,norm函数用于计算向量的范数。范数是一个数学概念,用于衡量向量的大小或长度。在机器学习和数据分析中,常用的范数有L1范数、L2范数和无穷范数。 具体而言,norm函数可以计算一个向量的L1范数、L2范数和无穷范数。L1范数是向量元素绝对值之和,L2范数是向量元素平方和的平方根,无穷范数是向量元素绝对值的最大...
# 计算二范数l2_norm=np.linalg.norm(x,ord=2)print("二范数:",l2_norm) 1. 2. 3. 同样地,我们使用np.linalg.norm函数来计算二范数,其中参数ord值为2表示二范数。 类图 下面是一范数和二范数计算的类图: Vector- data: List[float]+__init__(data: List[float])+l1_norm() : -> float+l2_nor...
原文链接:http://www.juzicode.com/opencv-python-statistics-norm 返回Opencv-Python教程 1、什么是范数 下图是百度百科关于范数的定义: 从定义可以看到L1范数是所有元素的绝对值的和;L2范数是所有元素(绝对值)的平方和再开方;无穷范数
# norm范数 # L1范数,向量中个元素绝对值之和 # L2范数,向量中个元素平方之和 # 返回归一化预处理后的样本矩阵 sp.normalize(array,norm='l1') 下面对示例样本矩阵进行归一化操作 # 归一化示例 data2=np.array([[20,10,5],[4,2,1],[15,11,13]]) ...
L2正则化 L2正则化是指在公式2中加入加了了L2-norm的惩罚项,形成新得损失函数,具体如下 (4)L(β)=||y−Xβ||2+λ||β||22=∑i=1n(yi−βxi)2+λ∑j=0dβj2其中n表示样本数目 d表示自变量特征数目 λ表示惩罚系数 以公式4为损失函数得线性回归又被称为Ridge 回归, 其closed-form solution为...
L2 Norm层 Conv4_3为第一个用于检测的特征图,由于该特征图的norm较大,因此在Conv4_3之后增加了一个L2_Norm层,将特征图上的每个位置的特征norm缩放到20,并在反向传播过程中学习该缩放参数。以此来保证与之后的特征图不会有太大的差异。 L2 Norm与BatchNorm不同,BatchNorm是在(channel,width,height)3个维度上...
在Python中,norm函数用于计算向量的范数。向量的范数是一个标量值,表示向量的大小或长度。norm函数的用法如下:numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None...
#计算L2范数 l2_norm = cv2.norm(image, cv2.NORM_L2) print("L2范数:", l2_norm) #计算无穷范数 infinity_norm = cv2.norm(image, cv2.NORM_INF) print("无穷范数:", infinity_norm) #计算汉明范数(仅适用于单通道8位图像) hamming_norm = cv2.norm(image.astype(np.uint8), cv2.NORM_HAMMING) ...