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正则项最新娱乐体验_正则项系数(2024年11月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-26

正则项

L1 vs L2正则，你知多少？今天我们来聊聊L1正则化和L2正则化之间的区别，这两个概念在机器学习中非常重要。 𐟔堌2正则化你有没有遇到过这种情况：模型对某个特征或特征组合过分依赖，导致权重参数呈现“极端化”？L2正则化，也叫Ridge回归，可以解决这个问题。它通过在损失函数中添加权重参数平方和的一半作为正则项，使得权重参数的分布更平衡，从而减少模型对某一特征的依赖，提高模型的泛化能力。 𐟑 L1正则化 L1正则化，也叫Lasso回归，是另一种常用的正则化方法。它通过在损失函数中添加权重参数绝对值总和作为正则项，来选择那些对模型最重要的特征。当处理高维度数据时，L1正则化可以帮助你“削减”掉部分权重参数，使它们变为零，从而使得权重矩阵更稀疏。这样，你就能发现那些原本隐藏的、有价值的特征，提升模型的解释能力。 𐟓š 总结在机器学习中，L1正则化和L2正则化各有千秋。L1正则化好比筛子，能有效进行特征选择，处理高维数据问题，增强模型的解释性；而L2正则化则好比防守者，防止模型过度依赖某一个特征，提高模型的泛化能力。但是，在实际问题中，选择哪种方法还需要根据具体的需求和背景来确定。希望这些信息能帮到你！

深度学习优化策略：16个实用技巧最近，我给几个小朋友做了一对一的深度学习代码辅导，发现大家对如何优化深度学习模型特别感兴趣。有粉丝在笔记下留言问，“深度学习中有哪些刷SOTA的优化策略？”今天我就来简单分享一下。 R-Drop：双重前向传播与KL损失约束 𐟧銒-Drop的核心思想是进行两次前向传播，并使用KL损失约束来提升模型效果。这个方法在一些任务上表现非常出色。 MLM：领域特定语料预训练 𐟓š 对于特定领域的语料，可以进行额外的MLM（Masked Language Modeling）预训练。这种后训练的方法可以有效提升模型在特定领域的表现。 EFL：少样本环境下的匹配问题转化 𐟔„ 在少样本环境下，将分类问题转化为匹配问题，构建为NSP（Next Sentence Prediction）任务。这种方法可以有效提升模型的泛化能力。混合精度fp16：加速与精度双提升 𐟚€ 使用混合精度fp16训练可以加快训练速度，同时提升训练精度。这在一些计算资源有限的情况下特别有用。多卡DDP训练：梯度累积优化 𐟏Ž️ 在使用多卡DDP训练时，梯度累积可以使用no_sync来减少不必要的梯度同步，从而加速训练。多卡推理：大规模验证与测试 𐟏⊥﹤𚎥䧨焦衧š„验证集或测试集，可以考虑使用多卡推理。具体方法包括dist.all_gather和all_gather_object，可以大大提升处理速度。 PET：少样本环境下的mask位置预测 𐟕𕯸‍♂️ PET（Predictive Editing Technique）在少样本环境下将分类任务转化为mask位置预测，并构造verbalizer。参考EACL2021的PET论文。 ArcFaceLoss：双塔句子匹配的改进 𐟌 在双塔句子匹配的loss中，将NT-Xent loss改为arccos形式。参考ACL2022的ArcCSE论文，这种方法可以有效提升模型的性能。跨语言迁移与数据增强 𐟌 在跨语言迁移的零样本学习中，可以使用数据增强方法，如代码切换、机器翻译等，并加入一致性loss。参考“consistency regularization for cross lingual finetuning”。 SimCSE：特定领域语料的预训练 𐟓š 在特定领域语料上继续进行SimCSE的预训练，可以有效提升模型在特定领域的表现。双塔延迟交互：速度与精度的平衡 ⚖️ 采用maxsim操作，计算查询和文档每个token表示的相似度，取最大相似度后求和。这种方法在速度和精度上都实现了良好的平衡，参考ColBERT。持续学习减少遗忘 𐟧 结合EWC（Elastic Weight Consolidation）方法和强大的预训练模型，通过添加一个正则项，让重要参数的遗忘减少。其中重要性由fisher信息度量。希望这些技巧能帮到大家在深度学习的道路上走得更远！如果你有更多问题，欢迎在置顶笔记下的回复号里说哦！

三分钟搞懂XGBoost的强大之处！最近几天，XGBoost的热度真是居高不下，它的重要性不言而喻。今天我们就来聊聊这个在工业界广泛使用的机器学习算法，带你快速了解它的核心思想和优势。什么是XGBoost？𐟤” XGBoost，全称是Extreme Gradient Boosting，是一种基于boosting策略的加法模型。简单来说，它通过前向分布算法进行贪婪学习，每次迭代都训练一棵CART树来拟合之前所有树的预测结果与真实值之间的残差。这个过程有点像班主任请多位老师来预测学生期末成绩，每位老师根据学生的学习情况打分，然后逐步调整预测结果。 XGBoost的优势在哪里？𐟚€ XGBoost对GBDT（梯度提升决策树）进行了多项优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入了正则项、支持并行处理和默认缺失值处理等。这些优化使得XGBoost在可扩展性和训练速度上有了巨大的提升，但其核心思想并没有太大变化。数学原理是什么？𐟓š XGBoost的核心是基于提升树的思想。提升树的目的是通过一系列决策树的逐步改进来优化预测结果。XGBoost使用加法模型来逐步改进预测结果，假设目标变量为y，输入数据为x，我们构建多个弱学习器（如决策树）来预测目标值。模型的总体预测可以表示为： y = f(x) = 1 每一棵树通过逐步调整前面树的错误，来改进预测。为了衡量模型的好坏，XGBoost定义了一个目标函数： Obj = L(u, y) + h) 代码实现𐟒𛊊下面是一个简单的XGBoost实现示例： 1. 加载数据集： data = pd.read_csv('house-prices.csv') # 请确保你已经下载了Kaggle数据集 features = ['OverallQual', 'GrLivArea', 'GarageCars', 'GarageArea', 'TotaLBsmtSF'] X = data[features].fillna(0).values y = data['SalePrice'].values 2. 定义损失函数的梯度和Hessian： def gradient(y_true, y_pred): return y_pred - y_true def hessian(y_true, y_pred): return np.ones_like(y_true) 3. 构建决策树类： class XGBoostTree: def __init__(self, max_depth=3, lambda_reg=1): self.max_depth = max_depth ...（省略具体实现）总结𐟓 XGBoost通过优化损失函数、加入正则项、支持并行处理和默认缺失值处理等手段，显著提升了模型的性能和可扩展性。它的核心思想是基于提升树的加法模型，通过多棵树的逐步改进来优化预测结果。希望这篇文章能帮你快速了解XGBoost的强大之处！

过拟合欠拟合？一文解析！在机器学习和深度学习的世界里，我们总是希望模型既能很好地拟合训练数据，又能对未知数据有出色的泛化能力。然而，现实总是充满了挑战，模型可能会陷入过拟合（overfitting）或欠拟合（underfitting）的困境。欠拟合：当模型无法捕捉数据的潜在趋势时 𐟓‰ 欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上的表现都不尽人意。这通常意味着模型没有足够的能力来捕捉数据的特征，或者训练样本的特征提取不够充分。欠拟合的原因：模型复杂度不足：模型没有足够的能力来拟合数据。特征提取不足：训练样本的特征被提取得太少，导致模型无法匹配。解决欠拟合的方法：增加模型复杂度：例如，在回归模型中添加更多的高次项，增加决策树的深度，或者增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数。使用更复杂的算法：例如，用神经网络替代线性回归，用随机森林替代决策树。增加特征：让输入数据更具表达能力。特征挖掘至关重要，尤其是那些具有强表达能力的特征。调整参数和超参数：例如，在神经网络中调整学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数等。降低正则化约束：正则化是为了防止过拟合，但如果模型本身不存在过拟合问题，而是欠拟合，那么可以考虑降低正则化参数，或者直接去除正则化项。过拟合：当模型过度拟合训练数据时 𐟚€ 过拟合是指模型在训练集上表现优异，但在测试集上表现不佳。这通常是因为模型过度拟合了训练数据，导致对未知数据的泛化能力下降。过拟合的表现：训练误差和测试误差在达到某个临界点后开始分离。模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差。解决过拟合的方法：增加训练数据：虽然增加数据通常对解决欠拟合有帮助，但对过拟合效果有限。减少模型复杂度：例如，减少神经网络的隐藏层数和隐藏单元数，或者使用更简单的算法。增加正则化约束：正则化是为了防止模型过拟合，通过增加正则化参数或者引入正则化项来限制模型的复杂度。在机器学习和深度学习的旅程中，识别和处理过拟合与欠拟合是每个数据科学家必备的技能。通过不断调整模型和参数，我们能够找到最适合我们数据的解决方案，从而构建出更加强大和准确的模型。

多模态大模型详解：从结构到评估多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models，MLLM）是近年来人工智能领域的热门研究方向。它的出现基于大型语言模型（Large Language Models，LLM）和大型视觉模型（Large Vision Models，LVM）的持续突破。 𐟓š 结构解析多模态大模型的结构主要包括：输入层：接收图像、文本、音频等多种模态的数据。编码器（Encoder）：将输入数据转换为模型可以理解的内部表示。生成器（Generator）：根据编码器的输出，生成对应的响应。连接器（Comector）：负责不同模态之间的信息融合。评估方法多模态大模型的评估方法主要包括：准确性：衡量模型在各种任务上的表现。多样性：评估模型生成的响应是否多样。效率：考察模型在处理不同模态数据时的速度。幻觉问题多模态大模型的一个关键挑战是幻觉问题，即模型在处理某些输入时可能会产生不准确的结果。解决这个问题的方法包括：数据增强：通过增加训练数据的多样性来提高模型的鲁棒性。正则化：在训练过程中引入正则化项，以减少过拟合。 𐟓ˆ 详细总结多模态大模型的结构、训练、评估以及幻觉问题的解决方法，涵盖了从输入到输出的整个流程。以下是详细的总结：输入层：包括图像、文本、音频等多种模态的数据。编码器：将输入数据转换为模型可以理解的内部表示。生成器：根据编码器的输出，生成对应的响应。连接器：负责不同模态之间的信息融合。评估方法：包括准确性、多样性和效率。幻觉问题：通过数据增强和正则化来解决。通过这些详细的讲解，希望能帮助大家更好地理解多模态大模型的基本原理和应用场景。

神经网络调参指南：让你的模型更强大 𐟚€ 调整神经网络的参数可是个技术活儿，搞对了能让你的模型性能飞升，搞错了可能就一塌糊涂。今天咱们就来聊聊怎么调参，让你的神经网络更上一层楼。网络结构调整 𐟏—️ 首先，网络结构的设计对模型性能影响巨大。不同的任务需要不同的网络结构。比如：前馈神经网络（FNN）：最简单的神经网络结构，适合简单的分类和回归任务。卷积神经网络（CNN）：专为图像处理设计，能提取图像的局部特征。循环神经网络（RNN）：处理序列数据的好手，比如文本或时间序列。注意力机制：让网络更关注重要的输入部分，尤其在自然语言处理中特别有用。生成对抗网络（GAN）：通过生成器和判别器的对抗训练，生成逼真的数据。激活函数选择 𐟔劦🀦𔻥‡𝦕𐦘痢ž经网络的核心，它们负责非线性变换。常用的激活函数有： Sigmoid函数：输出范围在(0, 1)，适合二分类任务，但可能导致梯度消失。双曲正切（Tanh）：输出范围(-1, 1)，比Sigmoid更宽的输出范围。 ReLU函数：简单高效，但在负输入值时输出为0，可能导致神经元失活。 Softmax函数：多分类问题中常用，将输出转化为概率分布。学习率调整 𐟓ˆ 学习率决定了模型权重更新的步长。过高的学习率可能导致模型不稳定，过低则训练缓慢。常用的学习率调整策略有：固定学习率：一直用一个不变的学习率。学习率衰减：随着训练轮次的增加，逐渐减小学习率。自适应学习率：根据模型的实际情况动态调整学习率。 Epoch设置 𐟌€ Epoch是完整地通过一次训练数据集的过程。Epoch数的选择依赖于数据集的大小和复杂度。过多可能导致过拟合，过少则模型可能未充分学习。批次大小（Batch Size） 𐟍 批次大小决定了每次参数更新时使用的样本数量。较大的批次可以提高训练效率，但可能影响模型性能；较小的批次提高了训练的随机性，有助于模型泛化。正则化率（Regularization Rate） 𐟛᯸ 正则化是防止过拟合的一种技术，通过在损失函数中添加正则项来限制模型复杂度。合适的正则化率平衡了模型的复杂度和拟合能力。性能评估指标：均方根误差（RMSE） 𐟓Š RMSE是衡量预测值与实际值差异的指标。通过最小化RMSE，我们可以提高神经网络预测的准确性。希望这些小技巧能帮到你，让你的神经网络在各种任务中大放异彩！𐟚€

深度学习论文创新点大揭秘！嘿，大家好！今天我想和大家分享一些深度学习论文中的创新点，真的是干货满满哦！𐟓š 添加Attention机制 𐟑€ 首先，很多论文都会在模型中添加Attention机制，这样可以更好地关注重要的特征，提升模型的性能。 Inception模块 𐟏—️ Inception模块也是一个常见的创新点，通过不同尺度的卷积核和池化操作，可以捕捉到更多层次的特征。迁移学习 𐟌 在自己的网络模型上再添加迁移学习也是一个不错的选择，尤其是当你的数据集比较小的时候，这样可以利用已有的知识来提升模型的泛化能力。新的Normalization方法 𐟓Š 目前主要有四种normalization方法，但你也可以尝试增加一种新的normalization方法，比如Layer Normalization、Instance Normalization等，来改善模型的训练效果和性能。命名你的网络 𐟏… 很多论文会在已有的网络结构上进行改进，并在网络的某个层中添加一个新的模块或者对某个模块进行改进。为了展示创新性，他们会把这种改进后的网络命名为某某++。修改卷积核大小 𐟔犦œ‰些论文会修改经典网络中的卷积核大小，然后添加跳跃连接等操作，作为创新点。比如VGG网络中，使用小的池化核（2x2）和小的卷积核（3x3）可以减少参数量，增加非线性映射能力。膨胀卷积+残差网络 𐟌𑊥𐆨†訃€卷积和残差网络结合起来，再加上感知损失，可以让普通的卷积变成膨胀卷积，进一步提升模型的性能。扩展网络识别能力 𐟔 有些论文会扩展网络对目标的识别能力，通过横向对接多个卷积核，之后再进行相加。这样可以让模型更好地捕捉到不同尺度的特征。经典网络结构的改进 𐟏›️ 你也可以在自己的网络结构和各种经典的网络结构上进行改进，比如添加某些参数（正则项、激活函数等），这样可以让你的模型更加健壮和准确。残差块内的改进 𐟛 ️ 在残差块内再添加一个自己的模块，或者套用一个模块，这样可以进一步提升模型的性能。跳跃连接的改进 𐟌 在添加跳跃连接的时候，还可以加上其他功能，比如最大池化和均值池化相结合的方法，这样可以增大局部感受野。极限学习机 ⚙️ 有些论文会使用极限学习机代替传统的BP神经网络，这也是一个不错的创新点。总结 𐟓 希望这些创新点能给你一些灵感！无论是在经典的网络结构上进行改进，还是在自己的网络模型上进行创新，都需要不断地尝试和探索。加油吧！𐟒ꀀ

𐟌𓘇Boost模型全解析𐟒ꊰŸŽ“ XGBoost，全称eXtreme Gradient Boosting，是一种超火的集成机器学习算法！它以梯度提升为框架，通过集成多个弱学习器（通常是CART回归树）来形成强学习器。 𐟌Ÿ XGBoost的亮点有哪些呢？ 1️⃣ 高效性：在并行计算、缺失值处理、防止过拟合方面表现出色，快速且精准！ 2️⃣ 灵活性：不仅支持CART回归树，还能用线性分类器等其他模型哦！ 3️⃣ 精度高：集成多个弱学习器，显著提升预测精度！ 4️⃣ 防止过拟合：通过正则化项和行列采样，轻松应对过拟合问题。 𐟔 XGBoost是怎么工作的呢？ - 基本组成：由多个有序的决策树组成，每棵树都考虑前一棵树的预测结果。 - 目标函数：包括损失函数和正则化项，共同决定模型的拟合程度和复杂度。 - 优化方法：利用一阶和二阶导数信息，让损失函数更精准。 - 特征划分：使用“信息增益”准则，通过计算信息增益来选择最佳划分特征。 - 加权分位法：提高算法效率，快速确定特征划分点。 𐟚€ XGBoost的应用领域超广泛！数据挖掘、推荐系统、中医药研究...都离不开它！在Kaggle等机器学习竞赛中，XGBoost也屡创佳绩！

【清廉家庭】李绍芝：牢记廉洁初心播种爱心种子开栏语：家风正则党风正，家风清则社风清。为认真贯彻习近平总书记关于“要注重家庭、注重家教、注重家风，把推进家庭工作作为一项长期任务抓实抓好”重要指示精神，广泛宣传先进典型事迹，石林彝族自治县融媒体中心将推出对2023年度评选表彰的“五好家庭”“最美清风廉政家庭”“家庭先进个人”“最美家庭”等事迹进行展播，本期展播的是“最美清风廉政家庭”风采。

Meta面试秘籍，秒答！准备面试Meta的机器学习岗位？这份资料绝对是你的神器！Meta的机器学习面试问题主要分为以下几类： Algorithmic Coding Questions Machine Learning System Design Applied Modeling Recommendation Systems 特别是针对Meta的面试，这里有一些具体的题目和解答技巧，快来看看吧！ 1️⃣ Overfitting/Underfitting 过拟合（Overfitting）：当模型过于匹配训练数据，导致对训练数据中的波动和异常值过于敏感，从而泛化能力差。解决方法包括减少特征数量、增加正则化等。下拟合（Underfitting）：模型缺乏足够的泛化能力。解决方法包括增加训练轮数、增加模型特征、减少正则化等。 2️⃣ Regularization 正则化是减少特征对预测结果影响的一种方法。常见的正则化项包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）。L1正则化更容易得到稀疏解，适合特征选择。 3️⃣ Loss and Optimization 凸优化问题：当优化问题的目标函数是凸函数，且可行域是凸集时，称为凸优化问题。凸优化问题的局部最优解就是全局最优解，这使得我们可以用贪婪算法、梯度下降等方法来解决。 4️⃣ Gradient vanishing and gradient explosion 梯度消失（Gradient vanishing）和梯度爆炸（Gradient explosion）是深度学习中常见的问题。梯度消失导致权重更新缓慢，而梯度爆炸则可能导致溢出。解决方法包括使用合适的激活函数、调整学习率等。 5️⃣ Machine Learning Basics 了解机器学习的基础概念，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。 6️⃣ Evaluation Metrics 掌握常见的评价指标，如准确率、召回率、F1值等，以及如何在不同场景下选择合适的评价指标。 7️⃣ Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Decision Tree, XGBoost 熟悉这些经典机器学习算法的基本原理和适用场景。 8️⃣ Deep Learning 掌握深度学习的基础概念，包括神经网络、激活函数、反向传播等。 9️⃣ Natural Language Processing (NLP) 了解自然语言处理的基本概念和常见模型，如HMM、CRF、RNN、LSTM等。 𐟔Ÿ Speech Translation 掌握语音翻译的基本原理和技术，包括语音识别、语音合成等。这份资料涵盖了机器学习的各个方面，无论你是初学者还是有一定经验，都能从中受益。祝你在Meta的面试中大放异彩！𐟚€

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