取自孙明的＂数字图像处理与分析基础＂ 1. 引入——病态问题和约束 通过改变模型的拟合能力来避免过拟合并不是一件容易的事情，更常用的办法是使用规范化对模型的参数进行一定的约束。下面来考虑一个非常简单的例子，求下面方程的解…

同样存在L0、L3等，L1、L2范数应用比较多。 一个向量的 norm 就是将该向量投影到 [0, ∞​) 范围内的值，其中 0 值只有零向量的 norm 取到。不难想象，将其与现实中距离进行类比，在机器学习中 norm 也就总被拿来表示距离关系&#x…

正则项 摘要 本文章主要讲述了L1和L2的基本定义，以及其所具有的性质，如下： L1 它的主要特性是能够产生稀疏解，某种程度上使得增加模型的”解释性“L2 它的主要特性是偏向于求得较小的解，通过限制权重的大小实现了对模型空间的限制，从而一定程度可以避免过拟合针对他们的…

L1 Loss（也称为Mean Absolute Error）是深度学习中常用的一种损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的平均绝对误差。具体来说，对于一个大小为N的样本集合，L1 Loss定义如下： L 1 ( y , y ^ ) 1 N ∑…

一、常见的MSE、MAE损失函数 1.1 均方误差、平方损失 均方误差（MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值与目标值之间差值的平方和，其公式如下所示： 下图是均方根误差值的曲线分布，其中最小值为预测值…

正则项 一般地，我们优化 M S E MSE MSE l m s e ∑ i ( y i − y ^ i ) 2 n l_{mse}\frac{\sum_i (y_i-\hat y_i)^2}{n} lmse​n∑i​(yi​−y^​i​)2​ 为了使参数尽可能小，加入正则项，防止过拟合，减小方差。L1正则可以更容易…

在机器学习实践中，你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择。通常的两个决策为：1) L1范数 vs L2范数 的损失函数； 2) L1正则化 vs L2正则化。 作为损失函数 L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD）&#…

文章目录 1.测试是否能够连接到路由器2.刷breed3.Padavan firmware编译4.烧板5.验证杂文1.1设置应用开机后自启动1.编写测试用程序2.编写运行脚本3.编写start.service4.设置为开机自启动5.验证 1.2内核模块编写（使用insmod方式）1.3内核模块编写&#xff…