【Pytorch神经网络理论篇】 16 过拟合问题的优化技巧(三):批量归一化

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同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评!故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现,Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为:CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...

【Pytorch神经网络理论篇】 15 过拟合问题的优化技巧(二):Dropout()方法

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【Pytorch神经网络理论篇】 14 过拟合问题的优化技巧(一):基本概念+正则化+数据增大

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【Pytorch神经网络实战案例】06 逻辑回归拟合二维数据

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1 逻辑回归与拟合过程1.1 准备数据-code_01_moons.py(第1部分)import sklearn.datasets import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from LogicNet_fun im...

Pytorch 搭建RNN循环神经网络用sin曲线拟合cos曲线

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有监督学习神经网络的回归拟合——基于红外光谱的汽油辛烷值预测附Matlab代码

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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法  神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人...

【人工智能】神经网络优化:复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 2

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缓解过拟合欠拟合和过拟合欠拟合解决方法增加输入特征项增加网络参数减少正则化参数过拟合解决方案数据清洗增大训练集采用正则化增大正则化参数正则化缓解过拟合正则化在损失函数中引入模型复杂度指标,利用给W加权值,弱化训练数据的噪声(一般不正则化b)loss = loss(y与y_)+ REGULARIZER...

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神经网络拟合能力的提升之路(Pyhton)

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一、单层神经网络的缺陷单层神经网络如逻辑回归、感知器等模型,本质上都属于广义线性分类器(决策边界为线性)。这点可以从逻辑回归模型的决策函数看出,决策函数Y=sigmoid(wx + b),当wx+b>0,Y>0.5;当wx+b<0,Y<0.5&...

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