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在下表中,您可以看到 <code>R2</code> 在不同模型的训练/测试拆分中的比较表(表格回归问题)。现在,
我有以下模型: <pre><code>class Model(nn.Module): def __init__(self, dim_in, lambda_=.3): super(FeatExtractorGR, s
我现在正在用 UNets 做一些稀疏 CT 去噪,其中输入是稀疏重建,输出(希望)去除了条纹伪影。我参考全
我在 Keras 中有以下架构: <pre><code> model = Sequential() # Input shape of LSTM (layer 0) is (batch_size, time_ste
我有房价 - 高级回归技术数据集。我需要对其进行套索和岭正则化。我将火车数据保存在名为 house 的变
我想知道 Modelica 中是否存在其他正则化技术(例如双曲正切)而不是 <code>smoothStep</code> 函数。我处理了
为了实现逻辑回归的 L2 正则化,我们将 L2 范数添加到基础损失中:<a href="https://i.stack.imgur.com/ZOGmQ.png" re
我想将神经网络中的中间层的参数限制为偏向于离散值:-1、0 或 1。这个想法是添加一个自定义目标函
这是我的教授用来获得线性回归中的套索系数的代码。 <pre><code> coef_lasso = pd.DataFrame (np.stack((linreg.c
我不知道这是否可行,但我只是问以防万一。这是我的模型的(简化)架构。 <pre><code>Layer (type)
通常,正则化逻辑回归 (RLR) 的最小化问题如下(取自 Algamal 和 Lee,2015 年:<a href="https://portal.arid.my/Publi
我目前正在从 Sklearn 库中实现 GradientBoostingRegressor,并且目前遇到过拟合问题。所以我正在为模型寻找一
我希望能够根据给定批次中发生的实例计算条件损失(两种不同的损失)。我正在从头开始编写自定义 t
我正在尝试使用 R 重现 Wang 和 Xia (2009) 结果,并且我有以下 for 循环: <pre class="lang-r prettyprint-override"
在机器学习或者是模式识别当中有一种重要的分类器叫做:SVM 。这个被广泛的应用于各个领域。但是其计算的复杂度以及训练的速度是制约其在实时的计算机应用的主要原因。因此也很很多的算法被提出来,如SMO,Kernel的方法。 但是这里要提到的 Regularized least-squares classification 是一个和他有着同样的效果的分类器。比较而言计算却比较的简单(We see tha