transforms.ToTensor(), # 这表示转成Tensor类型的数据 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # 这里是进行数据标准化(减去均值除以方差) ])), batch_size=batch_size, shuffle=True) # 按batch_size分出一个batch维度在最前面,shuffle=True打乱顺序 # 测试集 test_loader = torch.utils.data.DataLoade...
一种常用的方法是通过交叉验证来选择最佳的L2正则化系数。具体步骤如下: 将数据集分为训练集和验证集。 构建模型,并设置一组候选的L2正则化系数。 在训练集上训练模型,并在验证集上评估模型的性能。 对于每个候选的L2正则化系数,重复步骤3。 选择在验证集上性能最好的L2正则化系数作为最佳的选择。 下面是一个具...
torch.bmm(X, torch.transpose(X, 1, 2)) / (H * W) # Bilinear poolingassert X.size() == (N, D, D)X = torch.reshape(X, (N, D * D))X = torch.sign(X) * torch.sqrt(torch.abs(X) + 1e-5) # Signed-sqrt normalizationX = torch.nn.function...
今天是该系列的第九篇文章,也即将接近尾声了,今天的正则化可是非常重要且实用的知识点,所以借着这个机会看看 Pytorch 中的各种正则化方法。首先, 会学习什么是正则化以及偏差方差之间的关联,然后学习 L2 正则化方法,然后介绍 Dropout 的相关知识, 然后是 Batch Normalization 和正则化层。
L1范数和L2范数的区别在于，L1范数在优化问题中倾向于产生稀疏解，而L2范数倾向于产生稠密解。从贝叶斯先验的角度看，加入正则项相当于加入了先验信息，有助于提高模型的泛化能力。归一化与标准化的区别在于缩放方式。归一化仅考虑最大值和最小值，标准化则考虑整体样本分布，通过方差体现缩放弹性，所有数据...
PyTorch 的 normalize 函数有多种用法,其中比较常见的是将张量进行 mean 和 std 标准化处理。具体用法如下: ```python。 torch.nn.functional.normalize(tensor, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None)。 ```。 参数说明: - `tensor`:待标准化的张量。 -`p`:标准化的范式,默认为2,即L2范式。 - `dim...
transform = T.Compose([T.Resize(224),T.ToTensor(),T.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True...
L = L1 + L2 + L3 但是我们的模型中 L1:与年龄相关的损失，如平均绝对误差，因为它是回归损失。L2:与种族相关的交叉熵，它是一个多类别的分类损失。L3:性别有关的损失，例如二元交叉熵。这里损失的计算最大问题是损失的量级是不一样的，并且损失的权重也是不相同的，这是一个一直在被深入研究的问题，我们...
我们通过代码来学习pytorch得L2正则项,在pytorch中,L2正则项又叫做weight decay(权值衰减)。我们来看看为啥叫权值衰减,是怎么衰减了。首先,我们原来得时候,参数得更新公式是这样得: 而现在,我们得Obj加上了一个L2正则项Obj = Loss + \frac{\lambda}{2}*\sum_{i}^{N}{w_i}^2,那么参数得更新方式也就变成...
引入PRML一个经典的图来说明下L1和L2范数的区别,如下图所示: 如上图所示,蓝色的圆圈表示问题可能的解范围,橘色的表示正则项可能的解范围。而整个目标函数(原问题+正则项)有解当且仅当两个解范围相切。从上图可以很容易地看出,由于L2范数解范围是圆,所以相切的点有很大可能不在坐标轴上,而由于L1范数是菱形(顶...