稀疏矩阵合并 归一化
Using the numpy.hstack will create an array with two sparse matrix objects. scipy.sparse.bmat 归一化 norm : ‘l1’, ‘l2’, or ‘max ...
原文：核稀疏化
十岁的小男孩 本文为终端移植的一个小章节。 目录 概念 Regular法 Irregular法 论文 A. Learning Structured Sparsity in Deep Neural Networks B. Dynamic Network Surgery for Efficient DNNs C. Training Skinny Deep Neural Networks with It ...
2018-11-08 09:49 0 1110 推荐指数：
相关推荐
L1正则化与稀疏性
2020-04-21 22:32:57 问题描述：L1正则化使得模型参数具有稀疏性的原理是什么。 问题求解： 稀疏矩阵指有很多元素为0，少数参数为非零值。一般而言，只有少部分特征对模型有贡献，大部分特征对模型没有贡献或者贡献很小，稀疏参数的引入，使得一些特征对应的参数是0，所以就可以剔除 ...
核化线性降维（KPCA）的理解
1、为什么要提出核化线性降维（KPCA）？ 答：PCA只能解决数据分布是线性的情况（数据大致分布在一个超平面附近），对于数据分布情况是非线性的有心无力 可以看到，假如数据分布是图（a）的样子，利用PCA得到的图（c）就是杂乱无章的，与他本真的结构差别比较大。 为了解决这个问题，提出了KPCA ...
正则化--L1正则化（稀疏性正则化）
稀疏矢量通常包含许多维度。创建特征组合会导致包含更多维度。由于使用此类高维度特征矢量，因此模型可能会非常庞大，并且需要大量的 RAM。 在高维度稀疏矢量中，最好尽可能使权重正好降至 0。正好为 0 的权重基本上会使相应特征从模型中移除。 将特征设为 0 可节省 RAM 空间 ...
L1正则化比L2正则化更易获得稀疏解的原因
我们知道L1正则化和L2正则化都可以用于降低过拟合的风险，但是L1正则化还会带来一个额外的好处：它比L2正则化更容易获得稀疏解，也就是说它求得的w权重向量具有更少的非零分量。 为了理解这一点我们看一个直观的例子：假定x有两个属性，于是无论是采用L1正则化还是采用L2正则化，它们解出的w ...
机器学习笔记-L2正则化、L1正则化与稀疏性
L2正则化、L1正则化与稀疏性 [抄书] 《百面机器学习：算法工程师带你去面试》 为什么希望模型参数具有稀疏性呢？稀疏性，说白了就是模型的很多参数是0。这相当于对模型进行了一次特征选择，只留下一些比较重要的特征，提高模型的泛化能力，降低过拟合的可能。在实际应用中，机器学习模型的输入 ...
xilinx IOBUFF使用&xilinx IIC IP核例化的问题
在顶层直接例化IOBUF，对应于IIC的SCL、SDA； 在看到IIC IP核中的IIC接口上对S ...
图像处理池化层pooling和卷积核
1、池化层的作用 在卷积神经网络中，卷积层之间往往会加上一个池化层。池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸，从而减少最后全连层中的参数数量。使用池化层即可以加快计算速度也有防止过拟合的作用。 2、为什么max pooling要更常用？ 通常来讲，max-pooling的效果更好 ...