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regularization
2024-10-29
FreGS: 3D Gaussian Splatting with Progressive Frequency Regularization
Abstract3DGShasachievedveryimpressiveperformanceinreal-timenovelviewsynthesis.However,itoftensuffersfromover-reconstructionduringGaussiandensificationwherehigh-varianceimageregionsarecoveredbyafewlargeGaussiansonly,leading
2024-06-20
【论文阅读】Co-Occ: Coupling Explicit Feature Fusion With Volume Rendering Regularization for Multi-Modal
论文:https://arxiv.org/pdf/2404.04561v1代码:https://github.com/Rorisis/Co-Occ?tab=readme-ov-fileQ:这篇论文试图解决什么问题?A:这篇论文提出了一个名为Co-Occ的多模态3D语义占据预测框架,旨在解决自动驾驶领域中的3D语义占据预测问题。具体来说,它关注以下几个挑战:
2024-01-14
[论文于都] SelfReg: Self-supervised Contrastive Regularization for Domain Generalization
SelfReg:Self-supervisedContrastiveRegularizationforDomainGeneralization采用了自监督对比学习的方法,提出了IndividualizedIn-batchDissimilarityLoss和HeterogeneousIn-batchDissimilarityLoss。IndividualizedIn-batchDissimilarityLoss关注于在训练过程
2023-12-30
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization
PredictpotentialmiRNA-diseaseassociationsbasedonboundednuclearnormregularization 2023/12/816:00:57PredictingpotentialmiRNA-diseaseassociationsisachallengingtaskinbioinformaticsandcomputationalbiology.Oneapproach
2023-12-27
神经网络优化篇:详解其他正则化方法(Other regularization methods)
其他正则化方法除了\(L2\)正则化和随机失活(dropout)正则化,还有几种方法可以减少神经网络中的过拟合:一.数据扩增假设正在拟合猫咪图片分类器,如果想通过扩增训练数据来解决过拟合,但扩增数据代价高,而且有时候无法扩增数据,但可以通过添加这类图片来增加训练集。例如,水平翻转图片,并
2023-12-21
神经网络优化篇:详解dropout 正则化(Dropout Regularization)
dropout正则化除了\(L2\)正则化,还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout(随机失活)”。假设在训练上图这样的神经网络,它存在过拟合,这就是dropout所要处理的,复制这个神经网络,dropout会遍历网络的每一层,并设置消除神经网络中节点的概率。假设网络中的每一层,每个节点都以抛硬币
2023-12-20
神经网络优化篇:为什么正则化有利于预防过拟合呢?(Why regularization reduces overfitting?)
为什么正则化有利于预防过拟合呢?通过两个例子来直观体会一下。左图是高偏差,右图是高方差,中间是JustRight。现在来看下这个庞大的深度拟合神经网络。知道这张图不够大,深度也不够,但可以想象这是一个过拟合的神经网络。这是的代价函数\(J\),含有参数\(W\),\(b\)。添加正则项,它可
2023-12-19
神经网络优化篇:详解正则化(Regularization)
正则化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,这是非常可靠的方法,但可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高,但正则化通常有助于避免过拟合或减少的网络误差。如果怀疑神经网络过度拟合了数据,即存在高
2023-12-08
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization
PredictpotentialmiRNA-diseaseassociationsbasedonboundednuclearnormregularizationYidongRao 1, MinzhuXie 1, HaoWang 1Affiliations expandPMID: 36072658 PMCID: PMC9441603 DOI: 10.3389/fgene.2022.978975 SigninFreePMCa
2023-12-08
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization ter
Graphregularizednon-negativematrixfactorizationwith[Formula:seetext]normregularizationtermsfordrug-targetinteractionspredictionJunjunZhang 1, MinzhuXie 2 3Affiliations expandPMID: 37789278 PMCID: PMC10548602 DOI: 10.11
2023-09-05
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Invariance-inducing regularization using worst-case transformations su
Abstract本文:Task:1.proveinvariance-inducingregularizerscanincreasepredictiveaccuracyforworst-casespatialtransformations2.provethatonadversarialexamplesfromtransformationgroupsintheinfinitedatalimitrobusttrainingcanalsoimpro
2023-06-23
历史最全机器学习/深度学习/人工智能专业术语表中英对照表
本资源收录了机器学习课程用到的相关术语,涉及机器学习基础、机器学习理论、AppliedMath、SVM、Ensemble、DNN、Regularization、MatrixFactorization、Optimization、CNN、AutoEncoder、RNN、Representation、NetworkEmbedding、GAN、AdversarialLearning、OnlineLearni
2023-06-14
机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程之Adaptive Regularization
本节主要介绍的是libFM源码分析的第五部分之二——libFM的训练过程之AdaptiveRegularization的方法。5.3、AdaptiveRegularization的训练方法5.3.1、SGD的优劣在“机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程之SGD的方法”中已经介绍了基于SGD的FM模型的训练方法,SGD的方法的
2023-06-05
正则化(regularization)和归一化(normalization)
正则化:批量归一化和dropout批量归一化和dropout作为正则化器来克服深度学习模型中的过度拟合问题。 来源您遇到过导致过拟合的大型数据集吗?过度拟合的原因之一是网络中的权重很大。具有较大网络权重的网络可能是网络不稳定的标志,其中输入的微小变化可能导致输
2023-05-04
【统计数据分析专论】02-Regularization 正则化
Regularization正则化课件翻译ModelingNonlinearRelation非线性关系建模上节课学了线性模型但是非线性模型也很重要考虑一个由基函数的线性组合定义的模型在数学中,基函数是函数空间中特定基底的元素。函数空间中的每个连续函数可以表示为基函数的线性组合,就像向量
2023-04-21
猛读论文13 |【CVPR 2022 UDA】Unleashing Potential of Unsupervised Pre-Training with Intra-Identity Regular
动机解决(1)对比学习管道中的增强通常会扭曲人物图像中的判别线索(2)细粒度的局部特征人物图像尚未得到充分探索。 思路 方法
2023-03-27
转)关于逆问题(inverse problem)的阅读名单
【注1】虽然咱不看这方面的内容,但是既然莫名其妙地下了这么个东西,就想着不能扔了,至少留一份于***当中。【注2】简单排版,但并未校正,无法保证质量。【注3】与原文不同,这里
2022-12-21
论文解读:ARNOR: Attention Regularization based Noise Reduction for Distant Supervision Relation Class...
论文解读:ARNOR:AttentionRegularizationbasedNoiseReductionforDistantSupervisionRelationClassification 关系抽取是自然语言处理任务中比较重要的任务,其
2022-11-20
SRTP_Log_20221120
WorkingContent:1.原来的思路和当前的思路如下:把两个参数的噪声当成另外两个参数,现在神经网络就有了四个输出,由于我们noise一般较小,我们需要使用regularization的方法
2022-10-07
CVPR2020最佳新框架|大规模人脸表情识别(附源代码)
扫码关注我们公众号 :计算机视觉研究院扫码回复:人脸表情,获取链接今天我们推送一篇关于人脸识别的文献,目前被CVPR2020录为最佳人脸识别框架之一。这次“计算机视觉研究院”
2022-10-07
CVPR2020 | 抑制不确定性用于大规模人脸表情识别(附源代码)
扫码关注我们公众号 :计算机视觉战队扫码回复:人脸表情,获取链接今天我们推送一篇关于人脸识别的文献,目前被CVPR2020录为最佳人脸识别框架之一。这次“计算机视觉研究院”简
2022-08-19
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(Underfitting/OverfittingProblem)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