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吴恩达机器学习笔记|（4）过拟合问题及正则化（Overfitting®ularization）
一、欠/过拟合问题（Under fitting/Overfitting Problem） 欠拟合 拟合偏差非常大，用于预测时误差也会非常大。 过拟合 方差非常大，即拟合曲线与训练数据拟合得非常好以至于曲线非常复杂，导致缺乏足够的数据来约束，不能很好地泛化到新的样本数据中。 解决拟合问题 减少特征的数量Logic-Guided Data Augmentation and Regularization for Consistent Question Answering
题目：逻辑引导数据增强和正则化用于一致性问答 作者：Akari Asai and Hannaneh Hajishirzi 发布地方：ACL2020 面向任务：一致性问答 论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10157 论文代码：https://github. com/AkariAsai/logic_guided_qa 目录 摘要 1 介绍 2 相关工作 3 方法 3.1 一致Numpy实现Regression
from __future__ import print_function, division import numpy as np import math from mlfromscratch.utils import normalize, polynomial_features class l1_regularization(): """ Regularization for Lasso Regression """ def论文阅读 Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning
Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning 论文题目：自适应一致性正则化方法用于半监督迁移学习 作者单位：百度大数据研究院 作者：Abulikemu Abuduweili 代码地址：https://github.com/SHI-Labs/Semi-Supervised-Transfer-Learning 摘要 近来，半PatchUp: A Regularization Technique for Convolutional Neural Networks论文阅读笔记
PatchUp: A Regularization Technique for Convolutional Neural Networks 本文的主要思想是将类似cutmix的方法运用到了网络隐层 Introduction 主要介绍了一些mixup方法，并提出该方法具有流形入侵的问题存在（mix后的图像与伪mix的原始图像类似，但标签确实mix后的标签，主演就产生Improving Generalization in Reinforcement Learning with Mixture Regularization
发表时间：2020（NeurIPS 2020） 文章要点：这篇文章提出了一个叫mixreg的方法来提高agent泛化性。大致方法就是说用多个环境训练，并且对环境做插值，这样学到的策略就会更平滑，泛化性就更好。具体的，我有两个状态，通过加权插值的方式得到一个新的状态 这里权重λ通过从贝塔分布采样得到 对应正则化 Regularization
什么是正则化 凡是减少泛化误差(而不是训练误差)的方法都可以称作正则化 换句话说，也就是减小过拟合的方法 范数 Norm L1范数：\(||W||_1={|w_1|+|w_2|+\cdots+|w_n|}\) 把权重\(W\)看作空间中的向量,如果\(W\)到原点的距离是欧式距离的话,那么这个范数就是L2范数：\(||W||_2=\sqrt机器学习（三）正则化Regularization
正则化 背景-过拟合线性回归正则化 Regularized Linear Regression更通用的一个定义：梯度下降法规范解 Normal equation 逻辑回归正则化MLE MAP 背景-过拟合 由图中可以看出，当只有一次项的时候，拟合程度不够Underfitting，当存在五次方项的时候就存在过拟合现象，假设函数很好regularization
正则化 概念： 在某种应用场景之下，可能一个结果会有许多影响参数，比如综合评价一个学生的标准，就有一堆的条件，此时会出现过拟合和欠拟合两种情况。 欠拟合：程序对某一个参数偏置严重，甚至只以这个参数为标准。 过拟合：对每一个参数都进行贴合，即使有些参数它其实是无关Regularization for Logistic Regression: L1, L2, Gauss or Laplace?
Regularization can be used to avoid overfitting. But what actually is regularization, what are the common techniques, and how do they differ? Well, according to Ian Goodfellow [1] “Regularization is any modification we make to a learning algorithm that i正则化（Regularization）--(dropout、数据扩增、early stopping)
1 正则化（Regularization） 深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据。在逻辑回归函数中加入正则化，只需添加参数 λ，λ是正则化参数，我们通常使用验证集或交叉验证集来配置这个参数，尝试各种各样的数据，寻找最好的参数，我们要考虑训练集笔记——Machine-learned Regularization and Polygonizationof Building Segmentation Masks 翻译文本
摘要 我们提出了一种基于机器学习的建筑物分割掩模自动正则化和多边形化方法。以图像为输入，首先使用通用完全卷积网络( FCN )预测建筑物分割图，然后使用生成对抗网络( GAN )对建筑物边界进行正则化处理，使其更加逼真，即有更多的直线型轮廓，在需要时构造直角。这是通过给定输入图像Machine learning （7-Regularization）
1、The Problem of Over-fitting 2、Cost Function 3、Regularized Linear Regression 4、Regularized Logistic Regression import numpy as np def costReg(theta, X, y, learningRate): theta = np.matrix(theta) X = np.matrix(X) y = np.matrix(y) f【深度学习入门到精通系列】特别正经的合理调参介绍～❤️
文章目录 1 建议优先在对数尺度上进行超参数搜索 2 选择合适的Epoch训练次数 3 调节Regularization parameter lambda 4 调节mini-batch size 5 如何选择梯度下降算法 6 如何选择激励函数 7 如何设置Weights和biases 8 选择何种Regularization 9 是否使用dropout 10 训练集多大机器学习基石 之 正则化（Regularization）与验证（Validation）
过拟合与欠拟合（under & over） 欠拟合（underfitting）: \(E_{\text {in}}\)较高，\(E_{\text {out}}\)也较高。 过拟合（overfitting）: \(E_{\text {in}}\)较低，\(E_{\text {out}}\)却较高。（例如数据中有噪声，却使用了高次多项式非线性转换，便会出现过拟合） 常见的过拟合原因有：数据量（data size）太Regularization in Deep Learning （正则化）
Regularization in Deep Learning （正则化） Table of Contents What is Regularization? How does Regularization help in reducing Overfitting? Different Regularization techniques in Deep Learning L2 and L1 regularization Dropout Data augmentation Early stopping论文简读《Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection》
https://arxiv.org/pdf/2003.09152.pdf 提出类别正则化框架，主要使用多标签分类来进行实现前景物体的弱监督。 It is widely acknowledged that CNNs trained for singlelabel image classification tend to produce high responses on the local regions containing the maiRegularization
所需文件：本地下载 Regularization Welcome to the second assignment of this week. Deep Learning models have so much flexibility and capacity that overfitting can be a serious problem, if the training dataset is not big enough. Sure it does well on the training台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记14 -- Regularization
台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记14 -- Regularization上节课我们介绍了过拟合发生的原因并介绍了解决overfitting的简单方法。本节课，我们将介绍解决overfitting的另一种非常重要的方法：Regularization规则化。1. Regularized Hypothesis Set先来看一个典型的overfitting的例[论文理解] Virtual Adversarial Training: a Regularization Method for Supervised and Semi-supervised Lear
Virtual Adversarial Training: a Regularization Method for Supervised and Semi-supervised Learning 简介 本文是17年半监督学习的一篇文章，受对抗训练的启发，将对抗训练的范式用于提升半监督学习，并且取得了非常好的效果。不同于最近一直比较火的对比学习，这些稍微“传统”一点的台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记14 -- Regularization
【论文笔记】The Entire Regularization Path for the Support Vector Machine 1
The Entire Regularization Path for the Support Vector Machine Abstract 支持向量机(SVM)是一种广泛使用的分类方法，对于二分类支持向量机模型的拟合存在许多有效的方法。然而，用户必须为调试参数提供初始值：正则化代价参数和核参数。常见的做法是使用一个初始值作为代价参数，这04_TrainingModels_02_regularization_Ridge_Lasso_Elastic Net_Early Stopping
######################### WARNING PolynomialFeatures(degree=d) transforms an array containing features into an array containing features (without the feature^0 ==1 or intercept), where n! is the factorial of n, equal to 1 × 2 × 3 × ... × n. Beware of#Week5 Regularization
一、The Problem of Overfitting 欠拟合（high bias）：模型不能很好地适应训练集； 过拟合（high variance）：模型过于强调拟合原始数据，测试时效果会比较差。 处理过拟合： 1、丢弃一些特征，包括人工丢弃和算法选择； 2、正则化：保留所有特征，但减小参数的值。 二、Cost Function 过拟合一般是由高关系抽取 -- ARNOR：Attention Regularization based Noise Reduction for Distant Supervision Relation Classi
一。概述 提出了新的一种通过pattern来减少远程监督中的噪声。ARNOR认为一个可以信赖的关系的标签可以被神经网络解释的。ARNOR框架迭代的去学习一个可以解释的模型并利用它去选择新的可以信赖的实例。本文作者提出通过pattern来进行确定信赖的关系标签。 二。现状分析