deep learning （六）logistic（逻辑斯蒂）回归中L2范数的应用
zaish上一节讲了线性回归中L2范数的应用，这里继续logistic回归L2范数的应用。 先说一下问题：有一堆二维数据点，这些点的标记有的是1，有的是0.我们的任务就是制作一个分界面区分出来这些点。如图（标记是1的样本用+表示，0的用红点表示）： 这其实是一个二分类问题，然后我们就想 ...
原文：[Intro to Deep Learning with PyTorch -- L2 -- N9] Perceptron Trick
Give this: We have a wrongn classified point, how to move the line to come closer to the points We apply learning rate and since wrong point is in positive area, we need to W learning rate wrong cord ...
2020-06-07 23:08 0 531 推荐指数：
相关推荐
【PyTorch】L2 正则化
论文 Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks. 中提到，加 L2 正则就相当于将该权重趋向 0，而对于 CNN 而言，一般只对卷积层和全连接层的 weights 进行 L2（weight ...
Summary on deep learning framework --- PyTorch
Summary on deep learning framework --- PyTorch Updated on 2018-07-22 21:25:42 import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4" export ...
Task5.PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout
1.了解知道Dropout原理 深度学习网路中，参数多，可能出现过拟合及费时问题。为了解决这一问题，通过实验，在2012年，Hinton在其论文《Improving neural netwo ...
Paper | PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library
PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library ...
《DEEP LEARNING》
《DEEP LEARNING》 《DEEP LEARNING》 1. 引言 1.1 什么是、为什么需要深度学习 1.2 简单的机器学习算法对数据表示的依赖 1.3 深度学习的历史趋势 最早的人 ...
L1比L2更稀疏
1. 简单列子： 一个损失函数L与参数x的关系表示为： 则 加上L2正则化，新的损失函数L为：（蓝线） 最优点在黄点处，x的绝对值减少了，但依然非零。 如果加上L1正则化，新的损失函数L ...
什么是L1/L2/L3 Cache?
什么是L1/L2/L3 Cache? Cache Memory也被称为Cache，是存储器子系统的组成部分，存放着程序经常使用的指令和数据，这就是Cache的传统定义。从广义的角度上看，Cache是快设备为了缓解访问慢设备延时的预留的Buffer，从而可以在掩盖访问延时的同时，尽可能地提高 ...