26122560 写在前面 image.png Activation Function Sigmoid 最开始接触 ANN 的时候，大家听说的 Activation Function 应该还都是 Sigmoid 函数...ReLU除了具有Sigmoid函数大部分的优点外，还有 image.png LReLU、PReLU 为了解决dying ReLU的问题，有学者提出了LReLU（Leaky Rectified Linear
但是如何才能让损失函数或者代价函数的值得到优化，换句话说，优化的就是模型拟合出的函数参数，通过寻找合适参数实现模型的预测能力变强的梦想，如何寻找优秀的参数值，那就需要梯度下降出场解救模型能力。...在损失函数中引入这些正则项，模型在训练时不仅要最小化原始的损失函数（如均方误差、交叉熵等），还要尽量使得模型的复杂度（即参数的大小）保持较小。...现在我们要在这个损失函数中引入一个正则化项。对于L2正则化（岭回归），我们添加的是参数的平方和；对于L1正则化（Lasso回归），我们添加的是参数的绝对值。...我们将正则化参数表示为 λ，那么带有L2正则化的损失函数可以表示为： L(θ) = Σ(yi - θxi)^2 + λΣθ^2 带有L1正则化的损失函数可以表示为： L(θ) = Σ(yi - θxi...因为如果模型的参数较大，那么正则化项就会较大，损失函数就会较大。 这就是正则化如何在数学上鼓励模型保持较小的参数的原理。
损失函数中加入正则化参数调整参数：权重矩阵的影响（去掉权重矩阵的负面影响） 其中兰木达 越大表明去变异，是矩阵平缓， 正则化的对象是：权重矩阵 一、损失函数 本文将通过一个例子来理解什么是损失函数：...我们如何找到唯一一个确定的权重矩阵W,这里就需要给损失函数添加正则化损失函数R(W) 完整的损失函数表达式为： 整体扩展为： 其中N是训练样本的数量而λ为超参数。...我们将正则化参数表示为 λ，那么带有L2正则化的损失函数可以表示为： L(θ) = Σ(yi - θxi)^2 + λΣθ^2 带有L1正则化的损失函数可以表示为： L(θ) = Σ(yi - θxi...因为如果模型的参数较大，那么正则化项就会较大，损失函数就会较大。 这就是正则化如何在数学上鼓励模型保持较小的参数的原理。...这里概率打引号是因为最终的概率大小还收到损失函数中正则化参数λ的影响。如果正则化强度λ是高,权重W的惩罚也会增加,这将导致权重变小，使概率分布也更加分散。
前言： 我们学习一个算法总是要有个指标或者多个指标来衡量一下算的好不好，不同的机器学习问题就有了不同的努力目标，今天我们就来聊一聊回归意义下的损失函数、正则化的前世今生，从哪里来，到哪里去...对于机器学习，谈到正则化，首先映入脑子的可能是L1正则化、L2正则化，接着又跑出来Lasso Regression、Ridge Regression，那么恭喜你，你已经走在了机器学习、人工智能的康庄大道上了...那么 q=0 和 q=oo 时极限情况如何呢？猜猜看。 聪明的你猜对了吧，答案就是十字架和正方形。也许你又开始有问题了，既然L0是十字架，为什么不用L0作为正则项？...除了上面提到的不管是线性回归问题常用的最小二乘法的平方损失函数，还是加入了L1、L2正则项等问题的目标函数，还有很多很多的以损失函数为目标函数的种类，譬如说，Logistics Regression使用的...Lq范数，并且指出为啥不能用L0范数，最后给出了损失函数和正则化的最一般问题的来源，扒拉了下其他算法使用的目标函数的宗源。
在本文中，我们将一起理解这两种方法并在python中实现它们 Regularization 正则化 正则化通过在损失函数的末尾添加额外的惩罚项来帮助防止模型过度拟合。 其中m是批次大小。...所示的正则化称为L2正则化，而L2对权重应用平方，而L1正则化则采用绝对值，其形式为| W |。...直观的理解是，在最小化新损失函数的过程中，某些权重将减小至接近零，因此相应的神经元将对我们的结果产生非常小的影响，就好像我们正在使用 更少的神经元。 前向传播：在前进过程中，我们只需更改损失函数。...没有正则化的模型 有正则化的模型 实际上，当迭代次数增加时，该模型将继续过拟合，从而导致除法运算出错，造成这种问题的原因可能是在正向过程中，结果A太接近于0。 相反，具有正则化的模型不会过拟合。...结论 正则化和dropout都被广泛采用以防止过度拟合，正则化通过在损失函数的末尾添加一个额外的惩罚项来实现，并通过在正向过程中随机地使某些神经元静音来使其退出以使网络更加简洁来实现正则化。
tensorflow Regularizers 在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法,下面介绍如何在TensorFlow中使用正则项. tensorflow中对参数使用正则项分为两步:...将这个正则方法(函数/对象),应用到参数上 如何创建一个正则方法函数 tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=None) 返回一个用来执行L1正则化的函数...参数: regularizer_list: regulizer的列表 已经知道如何创建正则化方法了,下面要说明的就是如何将正则化方法应用到参数上 应用正则化方法到参数上 tf.contrib.layers.apply_regularization...tensorflow中的Tensor是保存了计算这个值的路径(方法),当我们run的时候,tensorflow后端就通过路径计算出Tensor对应的值 现在,我们只需将这个正则项损失加到我们的损失函数上就可以了...,或者weights的正则化损失就会被添加到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中.
机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...每当我们训练机器学习模型时，我们的目标就是找到最小化损失函数的点。当然，当预测值正好等于真实值时，这两个损失函数都达到最小值。 下面让我们快速过一遍两个损失函数的Python代码。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...大于delta的残差用L1最小化（对较大的离群点较不敏感），而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。 为什么使用Huber Loss？...损失函数根据所选quantile (γ)的值对高估和低估的预测值给予不同的惩罚值。举个例子，γ= 0.25的Quantile Loss函数给高估的预测值更多的惩罚，并试图使预测值略低于中位数。 ?
如何选择合适的损失函数 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...每当我们训练机器学习模型时，我们的目标就是找到最小化损失函数的点。当然，当预测值正好等于真实值时，这两个损失函数都达到最小值。 下面让我们快速过一遍两个损失函数的Python代码。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...大于delta的残差用L1最小化（对较大的离群点较不敏感），而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。 为什么使用Huber Loss？...损失函数根据所选quantile (γ)的值对高估和低估的预测值给予不同的惩罚值。举个例子，γ= 0.25的Quantile Loss函数给高估的预测值更多的惩罚，并试图使预测值略低于中位数。
机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...每当我们训练机器学习模型时，我们的目标就是找到最小化损失函数的点。当然，当预测值正好等于真实值时，这两个损失函数都达到最小值。 下面让我们快速过一遍两个损失函数的Python代码。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...大于delta的残差用L1最小化（对较大的离群点较不敏感），而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。 为什么使用Huber Loss？...损失函数根据所选quantile (γ)的值对高估和低估的预测值给予不同的惩罚值。举个例子，γ= 0.25的Quantile Loss函数给高估的预测值更多的惩罚，并试图使预测值略低于中位数。
翻译 | 张建军 编辑 | 阿司匹林 出品 | AI科技大本营 【AI科技大本营导读】机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。...每当我们训练机器学习模型时，我们的目标就是找到最小化损失函数的点。当然，当预测值正好等于真实值时，这两个损失函数都达到最小值。 下面让我们快速过一遍两个损失函数的Python代码。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...大于delta的残差用L1最小化（对较大的离群点较不敏感），而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。 为什么使用Huber Loss？...损失函数根据所选quantile (γ)的值对高估和低估的预测值给予不同的惩罚值。举个例子，γ= 0.25的Quantile Loss函数给高估的预测值更多的惩罚，并试图使预测值略低于中位数。 ?
翻译 | 张建军 编辑 | 阿司匹林 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...每当我们训练机器学习模型时，我们的目标就是找到最小化损失函数的点。当然，当预测值正好等于真实值时，这两个损失函数都达到最小值。 下面让我们快速过一遍两个损失函数的Python代码。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...大于delta的残差用L1最小化（对较大的离群点较不敏感），而小于delta的残差则可以“很合适地”用L2最小化。 为什么使用Huber Loss？...损失函数根据所选quantile (γ)的值对高估和低估的预测值给予不同的惩罚值。举个例子，γ= 0.25的Quantile Loss函数给高估的预测值更多的惩罚，并试图使预测值略低于中位数。
注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的...接下来我们会讨论怎样应用正则化和什么叫做正则化均值，然后将开始讨论怎样使用正则化来使学习算法正常工作，并避免过拟合。 2. Cost Function ?...所以，如果我们有一百个特征，我们并不知道如何选择关联度更好的参数，如何缩小参数的数目等等。...但是按照惯例，通常情况下我们还是只从 θ1 到 θn 进行正则化。 ? 下面的这项就是一个正则化项 ? 并且 λ 在这里我们称做正则化参数。 λ 要做的就是控制在两个不同的目标中的平衡关系。...因此，为了使正则化运作良好，我们应当注意一些方面，应该去选择一个不错的正则化参数 λ 。
本节主要讲了数据预处理、正则化以及损失函数 数据预处理 关于数据预处理我们有3种常用的方式，假设数据矩阵XX，假设其尺寸是[N,D][N ,D]（NN是数据样本的数量，DD是数据的维度）。...该方法最近才提出，减轻了如何合理初始化神经网络这个棘手问题，其做法是让激活数据在训练开始前通过一个网络，网络处理数据使其服从标准高斯分布。因为归一化是一个简单可求导的操作，所以上述思路是可行的。...可以通过惩罚目标函数中所有参数的平方将其实现，对于每个权重ww，在损失函数里加入12λw2\frac12λw^2，其中λλ是我们可调整的正则化强度。...有时L1和L2正则化一起使用，加入惩罚项λ1∣w∣+λ2w2λ_1∣w∣+λ_2w^2，L1正则化使权重特征向量通过模型训练逐渐地稀疏化，这意味着最后只留下了对结果影响最大的一部分权重，而其他不相关的输入...在使用L2正则化的同时在所有层后面使用随机失活也很常见。值一般默认设为0.5，也可能在验证集上调参。 ---- 损失函数 损失函数的正则化损失部分，可以看做是对模型复杂程度的某种惩罚。
IT部门在维护原有企业资源规划(ERP)管理方面增加的工作量使他们不再关注其他需要解决的问题，如网络安全和维护系统正常运行时间。 云计算带来的优势几乎使大多数问题迎刃而解。...随着业务的发展，可以扩大或缩小云存储规模，并使IT部门专注于更大的问题，并增强整体网络安全性。升级到基于云计算的企业资源规划(ERP)系统是一个实施良好的业务策略。
作者：Marco Fioretti WebAssembly，或 Wasm[1]，是一种标准化的二进制格式，它允许用任何语言编写的软件在任何平台上、在沙箱或运行时（即虚拟机）内以接近本机的速度运行，无需定制...由于这些运行时与它们的宿主环境是隔离的，WebAssembly 系统接口（WASI）为开发人员提供了一种单一的、标准的方法来调用任何平台上存在的低级函数。...这一次，我们展示了基于 WASI 的真实世界的可用项目和服务，这也阐明了 WASI 在大局中的作用：促进几乎任何应用程序的容器化，这比 Docker 这样的笨重容器可能做的要高效得多。...Wasmer 专门设计为在通用服务器上运行.wasm 模块，这些模块使用 WASI 方法与主机操作系统的本机函数交互。...WasmEdge 运行时中特别有趣的是，它为什么以及如何添加和优化了对 WebAssembly 和 WASI 的支持：直接访问硬件，以提供人工智能和机器学习“作为 Node.js 的服务，用 Rust
前言 一般情况下我们都是使用折线图绘制和监控我们的损失函数， y 轴是损失函数的值，x 轴是训练的轮次。这种情况下我们只有损失函数空间的一维视图，并且只能看到小范围的参数梯度。...Farnsworth, Futurama E15S7 在训练神经网络时，我们绘制的损失函数会根据模型架构、优化器、初始化方法等不同配置而不同。...虽然这些选择对最终目标的影响尚不清楚，但是我们可以将损失函数的收敛进行可视化，这不仅是为了好玩，也是为了深入了解训练的过程以及结果。...损失函数三维图的有助于解释为什么神经网络可以优化极其复杂的非凸函数，以及为什么优化的最小值能够很好地被推广。...令(, ; ) 作为损失函数，其中 是预测， 是目标。我们通常绘制 的收敛性以可视化 和 之间的差异。但是在这里我们的目标略有不同。我们要让这个损失函数的输入 和 保持不变。
什么是自定义损失函数？ ---- 对于不同的损失函数，计算损失的公式有不同的定义。在某些情况下，我们可能需要使用 Keras 没有提供的损失计算公式。...在这种情况下，我们可以考虑定义和使用我们自己的损失函数。这种用户定义的损失函数称为自定义损失函数。...注意，我们将实际值和预测值的差除以 10，这是损失函数的自定义部分。在缺省损失函数中，实际值和预测值的差值不除以 10。 记住，这完全取决于你的特定用例需要编写什么样的自定义损失函数。...因此，当我们的损失值变得非常大并且计算变得非常昂贵时，我们可以使用这种定制的损失函数。 在这里，我们从这个函数返回一个标量自定义损失值。...你可以查看下图中的模型训练的结果： epoch=100 的 Keras 模型训练 结语 ---- 在本文中，我们了解了什么是自定义损失函数，以及如何在 Keras 模型中定义一个损失函数。
当下，企业日渐意识到制定移动化战略的重要性，但仍对完全移动化管理抱有疑虑。不过，挑战永远伴随着机遇，拥有适当的战略，平台以及合作伙伴是关键。...最重要的是，企业在进行移动化改革中要“以人为本”而非“设备为重”。即是说，要能让企业员工随时随地安全、放心得处理工作任务。...以下是企业移动化改革进程中最可能遇到的五大风险，当然，机遇也随之并存： 1....尽管如此，多台设备的移动化办公趋势将使得工作形式更加灵活和方便。 2. 集中管理和简化数据访问流程 如今，传统的固定地点办公模式受到挑战，新兴的移动化和云看似很复杂，但其实不然。...采用适合的平台，并投资多种企业移动化工具，也许能够保证企业移动化战略能够长期有效发展。 成功的企业移动化战略都是能够化繁为简且能适用于市面上各种主要设备的。
无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数（Loss Function）是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。...我们的目标就是最小化损失函数，让 f(x) 与 y 尽量接近。通常可以使用梯度下降算法寻找函数最小值。 关于梯度下降最直白的解释可以看我的这篇文章： 简单的梯度下降算法，你真的懂了吗？...损失函数有许多不同的类型，没有哪种损失函数适合所有的问题，需根据具体模型和问题进行选择。一般来说，损失函数大致可以分成两类：回归（Regression）和分类（Classification）。...今天，红色石头将要总结回归问题中常用的 3 种损失函数，希望对你有所帮助。...为了简化讨论，忽略下标 i，m = 1，以 y-f(x) 为横坐标，MSE 为纵坐标，绘制其损失函数的图形： MSE 曲线的特点是光滑连续、可导，便于使用梯度下降算法，是比较常用的一种损失函数。
逻辑回归、激活函数及其代价函数 线性回归的可行性 对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。...对于分类方法，这种拟合的方式极易受到分散的数据集的影响而导致损失函数的变化，以至于对于特定的损失函数，其阈值的设定十分困难。...设 h_θ (x)=g(θ^T x) ， 其中 g(z)=\frac{1}{(1+e^{−z} )} , 称为逻辑函数（Sigmoid function，又称为激活函数，生物学上的S型曲线） h_θ...这个不等式函数将整个空间分成了y=1 和 y=0的两个部分，称之为决策边界。...激活函数的代价函数 在线性回归中的代价函数： J(θ)=\frac{1}{m}∑_{i=1}^m \frac{1}{2} (h_θ (x^{(i)} )−y^{(i)} )^2 令 Cost（hθ
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