我正在对音乐类型进行分类。
我用我的模型（即神经网络）构建了文件.h5。
现在我要使用它。
这是预
我想在keras中实现以下自定义损失功能，而不在层中添加正则化器，而不是直接在Keras中实现的层级调节
我一直在尝试在PyTorch中的二进制分类模型上进行L2正则化，但是当我将PyTorch的结果与暂存代码匹配时，
我目前正在尝试对正则化结构方程模型（第<a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4937830/" rel="nofollow no
所以我的问题是关于正则化中的正则化参数（Ridge和Lasso）。
是lambda还是alpha？
某些来源，例
我想在keras / tensorflow中添加一个自定义损失项，它是由自动编码器生成的当前批处理的所有深度编码/潜
我目前正在上学吴安德（Andrew Ng）的机器学习课程，我尝试在学习时实施这些东西，以免忘记它们，我
我从某人那里接过一些代码，我的任务是在pytorch中重现相同的模型和性能。我也获得了该模型的最佳超
我希望对不同的神经网络配置进行非常大的网格搜索。完整地说，使用我当前的硬件运行将是不切实际
我对每次回归使用相同的数据。火车分数相当不错，但考试分数为负。这怎么可能呢？我没有使用规范
我正在尝试在 R 中同时为多个变量执行弹性网络。我有 15 个 Xi，我想找到使用每个变量作为回归量的弹
我正在尝试在 R 中同时执行多个弹性网络。我有一个 10x15 的矩阵，每列称为 Xi，例如X1,X2,...,X15 并执行
我有一个大的多标签数组，数字在 0 到 65 之间。我使用以下代码生成类权重：
<pre><code>class_weights = cl
我正在尝试在逻辑模型上应用 L1 正则化
<pre><code>class LogisticRegression(nn.Module):
def __init__(self):
我正在进行一个研究项目，需要我为 DNN 编写正则化器。
<pre><code>import lasagne
from lasagne.nonlinearities impo
我正在努力理解如何在我的单层感知器网络中实现 L1 正则化。以及当与 MSE 一起用作损失时，L1 如何影
<pre><code>library(tidyverse)
library(caret)
library(glmnet)
creditdata <- read_excel("R bestanden/creditdata.xlsx")
df <- as
我是一个菜鸟，我以前使用正则化方法解决了线性回归问题。这一切都非常简单，但我现在想在分类问
我是 R 新手。我正在使用“clogitL1”为具有 1021 个自变量（代谢物）的匹配病例对照研究运行正则化条件
我正在尝试使用分组套索来拟合逻辑回归。数据包含一些不同级别的连续预测变量和分类预测变量。我
