级联向量的Keras L2归一化 - 腾讯云开发者社区

像素归一化实现在Tensorflow2中，可以使用自定义层来实现像素归一化： from tensorflow.keras.layers import Layer class PixelNorm(Layer...A应用于向量时不会改变方向的向量。...b) 用其 L 2 L_2 L2范数归一化 v v v，即 v = v / ∣ ∣ v ∣ ∣ 2 v = v/||v||_2 v=v/∣∣v∣∣2。...d) 用 L 2 L_2 L2范数归一化 u u u，即 u = u / ∣ ∣ u ∣ ∣ 2 u = u/||u||_2 u=u/∣∣u∣∣2。...完整的代码如下： import tensorflow as tf class SpectralNorm(tf.keras.constraints.Constraint): def __init_

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用于门牌号码检测的深度学习

此外，对来自NIST的黑白图像进行了归一化处理，以适应28x28像素的边框，并进行了抗锯齿处理，从而引入了灰度级。 MNIST数据库包含60,000个训练图像和10,000个测试图像。...在他们的原始论文中，他们使用支持向量机获得0.8％的错误率。...import urllib.request as urllib import matplotlib.pyplot as plt from keras.regularizers import l2 from...keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam, SGD from keras.engine.training import...现在，我将卷积层用于：内核大小：5 内核初始化程序：he_uniform 内核正则化：l2 激活方式：elu 最大池数（2，2）批量归一化 Dropout 30％ model = Sequential

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自监督学习：理论与实践

# 代码示例import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Input, Dense, GlobalAveragePooling2D..., Lambdafrom tensorflow.keras.models import Modelfrom tensorflow.keras.optimizers import Adamfrom tensorflow.keras.losses...matplotlib.pyplot as plt# 加载数据集，这里以CIFAR-10为例(x_train, _), (_, _) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data...为了保证学到的特征是单位向量，我们添加了L2归一化。训练自监督学习模型最后，我们使用对比学习的方法来训练自监督学习模型。...(y_pred) # 对预测向量进行L2归一化 y_pred = tf.math.l2_normalize(y_pred, axis=1) # 计算相似度矩阵 similarity_matrix

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电影推荐项目实战（双塔模型）

doc embedding，线上infer时通过计算两个语义向量的cos距离来表示语义相似度，最终获得语义相似模型。...这个模型既可以获得语句的低维语义向量表达sentence embedding，还可以预测两句话的语义相似度。...输入层将用户、物品的信息转化为数值特征输入；表示层进一步用神经网络模型学习特征表示；匹配层计算用户特征向量与物品特征向量的相似度；结构如下图所示： 3.双塔模型代码实践读取电影数据集...（用户信息、电影信息、评分行为信息），数据格式处理、特征序列编码、数据拼接,并做评分的归一化处理作为模型学习的相似度目标（注：这里也可以另一个思路对评分做阈值划分，按照一个分类任务来解决） import...Genres_idx"].max() + 1 num_users, num_movies, num_genders, num_ages, num_occupations, num_genres # #### 评分的归一化

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机器学习基础知识

数据预处理、特征工程、特征学习数据预处理向量化，将数据转换成神经网络可以处理的数据类型（张量）， # keras 中的编码函数 from keras.utils import to_categorical...one_hot_train_labels = to_categorical(train_labels) 若是监督学习（分类）特别要注意数据和标签是一一对应的若是分类，对应的编码技术值标准化（归一化...模型的某些系数刚好为 0 L2 正则化：添加的成本与权重系数的平方。...（如张量）归一化处理（取值进行缩放，不同特征取值缩放到一致的范围）特征工程开发比基准更好的模型最后一层的激活：损失函数：见下表优化配置：优化器的选择？...、L2）不同的超参数（每层的神经元个数、优化器的学习率） ---- Github: https://github.com/FLyingLSJ CSDN : https://blog.csdn.net

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解决深度神经网络中的梯度消失或爆炸问题

在这篇博客中，我们将深入探讨这些问题的原因，并提供一些解决方法，包括权重初始化、激活函数的选择、正则化技术以及批量归一化。适当的代码示例将帮助您更好地理解和应用这些技术。...L2 正则化 L2 正则化通过在损失函数中加入权重的平方和，使得权重更新幅度变小，减小了梯度爆炸的风险。...批量归一化批量归一化通过对每一层的输入进行标准化，保持每层输入的分布稳定，极大地缓解了梯度消失和爆炸问题。...（如 ReLU、Leaky ReLU） tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.01) 正则化技术 ️ 使用 L2 正则化等技术防止过拟合和梯度爆炸 tf.keras.layers.Dense...批量归一化对每一层的输入进行标准化，保持分布稳定 tf.keras.layers.BatchNormalization() 未来展望随着深度学习的不断发展，新的模型结构和优化方法将不断涌现。

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Keras 模型中使用预训练的 gensim 词向量和可视化

Keras 模型中使用预训练的词向量 Word2vec，为一群用来产生词嵌入的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。...网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系。...https://zh.wikipedia.org/wiki/Word2vec 在这篇 [在Keras模型中使用预训练的词向量](https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest...非常方便，直接使用 Keras 封装好的 Tensorboard 回调即可。... 参考 Vector Representations of Words 在Keras模型中使用预训练的词向量 TensorBoard: Embedding Visualization

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SELU︱在keras、tensorflow中使用SELU激活函数

arXiv 上公开的一篇 NIPS 投稿论文《Self-Normalizing Neural Networks》引起了圈内极大的关注，它提出了缩放指数型线性单元（SELU）而引进了自归一化属性，该单元主要使用一个函数...g 映射前后两层神经网络的均值和方差以达到归一化的效果。...项目地址：shaohua0116/Activation-Visualization-Histogram 来源机器之心：引爆机器学习圈：「自归一化神经网络」提出新型激活函数SELU keras中使用SELU...在全连接层后面接上selu最终收敛会快一些来看一下，一个介绍非常详细的github：bigsnarfdude/SELU_Keras_Tutorial 具体对比效果： ?...= selu(tf.matmul(L1, W2) + b2) L2 = dropout_selu(L2, keep_prob=keep_prob) W3 = tf.get_variable("W3"

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深度学习在花椒直播中的应用—神经网络与协同过滤篇

计算物品之间的相似度，我们利用评分矩阵的列向量作为每一个物品 jj 的向量，然后运用余弦相似度来计算每两个物品之间的相似度 ? 2. 通过用户喜欢的物品集合，计算出用户 u 对物品 j 的分数 ? 。...，MLP 模型期望用多层神经网络拟合用户向量和物品向量之间的高阶非线性关系，同 GMF 模型一样，MLP 模型也采用交叉熵作为损失函数，它的构建步骤如下将用户向量和物品向量 concat 起来 concat...，因此 DMF 模型设置了一个归一化的交叉熵损失函数，定义如下 ?...可以看出正样本的权重会按照用户的分数的高低进行归一化。...(user_vec) + l2(i_vec) + l2(j_vec)) loss = l2_loss - tf.reduce_sum(tf.log(tf.sigmoid(x_i - x_j)))

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【baseline】Kaggle新赛！信用违约预测大赛

3、评价指标本次比赛的评估指标是排名排序的两个度量的平均值：归一化基尼系数和 4% 的违约率组成： . 对于子指标和，负标签的权重为 20 以调整下采样。...特征通过了匿名和归一化处理，特征可以分为以下类别： D_* = 拖欠变量 S_* = 支出变量 P_* = 付款变量 B_* = 平衡变量 R_* = 风险变量加我回复“运通”获取baseline+...(l1=l1,l2=l2), activation=activation, )(x0) x0 = Dropout(0.1)(x0)...x = Dense(64, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.L1L2(l1=l1,l2=l2),...(l1=l1,l2=l2), activation=activation, )(x) x = Concatenate()([x, x0])

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逻辑回归优化技巧总结（全）

实现逻辑回归 from keras.layers import * from keras.models import Sequential, Model from tensorflow import random...也就是提取GBDT子树的特征划分及组合路径作为新的特征，再把该特征向量当作LR模型输入，也就是推荐系统经典的GBDT +LR方法。...，通常需要对特征做下max-min归一化（x =x-min/(max-min)，转换输出为在 0-1之间的数，这样可以加速模型计算及训练收敛。...之所以这样做，我们回到模型的原理，逻辑回归是广义线性模型，模型无非就是对特征线性的加权求和，在通过sigmoid归一化为概率。这样的特征表达是很有限的。以年龄这个特征在识别是否存款为例。...总结下L1，L2正则项： L1，L2都是限制解空间，减少模型容量的方法，以到达减少过拟合的效果。L2范式约束具有产生平滑解的效果，没有稀疏解的能力，即参数并不会出现很多零。

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python机器学习基础

每幅图像的标签个数通常是可变的。标量回归：目标是连续标量值的任务。比如预测房价向量回归：目标是一组连续值（比如一个连续变量）的任务。...、特征工程和特征学习预处理预处理的主要步骤：向量化标准化处理缺失值特征提取向量化神经网络的所有输入和输出都必须是浮点张量。...具体两种方式： L1正则化：权重系数的绝对值；L1范数 L2正则化：权重系数的平方；L2范数神经网络中的L2正则化也叫做权重衰减weight decay。...Keras中添加权重正则化的方法是向层传递：权重正则化实例作为关键字参数，以添加L2权重正则化为例： from keras import regularizers model = models.Sequential...，所以网络的训练损失会比测试损失大的多添加L2正则项前后对比：其他权重正则化的添加方式： from keras import regularizers regularizers.l1(0.001

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从零到一构建AI项目实战教程第六篇：构建基础神经网络模型

MLP通过反向传播算法和梯度下降等优化方法，不断调整各层之间的权重，以最小化预测误差。二、MLP模型构建步骤数据预处理：对输入数据进行归一化、标准化等预处理操作，以提高模型训练效率和性能。...三、MLP模型实现示例以下是一个使用Python和TensorFlow/Keras库实现简单MLP模型的示例。该模型用于分类任务，假设输入数据为二维特征向量，输出为二分类标签。...import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers...import Densefrom tensorflow.keras.optimizers import Adamfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom...正则化与dropout：为了防止过拟合，可以在模型中添加L1/L2正则化项或使用dropout技术。dropout技术通过在训练过程中随机丢弃部分神经元连接，提高模型的泛化能力。

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《ParseNet》论文阅读

由于文章使用的是平均池化，在UnPool的时候就把得到的结果复制编，得到一张的特征图。而另外一种方式就是Late Fusion，如果使用合适的归一化，结果并不会有太大的不同。...如果直接把这些特征进行级联，可能会导致大特征控制小特征，使得分割的效果变差。尽管在训练过程中，网络的权重可能会对这种情况进行调整，但是这要求非常小心的调参和数据集选取。...所以论文提出了L2范数来归一化特征的融合过程。这里还需要注意的一个点是如果只是对所有输入层进行归一化，不仅会减慢网络的训练速度，同时也会改变该层的尺度。...因此，还需要对其增加一个尺度参数gamma，将归一化的结果进行尺度缩放（缩放结果为y）。...训练细节 L2 Norm的Scale参数十分难以调整，初始化方式稍微变化会引起较大的结果变化，难以复现论文结果，调参需要小心细致。

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【译】向量搜索的相似度度量

在这篇文章中，我们将涵盖：向量相似度度量 L2 或欧几里得距离 L2 距离是如何工作的？何时应该使用欧几里得距离？余弦相似度余弦相似度是如何工作的？何时应该使用余弦相似度？...内积是将一个向量投影到另一个向量上的操作。直观地说，它同时衡量了向量之间的距离和角度。 L2 或欧几里得距离 L2 或欧几里得距离是最直观的距离度量。我们可以将其想象为两个物体之间的空间量。...例如，你的屏幕离你的脸有多远。 L2 或欧几里得距离是如何工作的？ l2 那么，我们已经想象了 L2 距离在空间中是如何工作的；在数学中它是如何工作的呢？让我们首先将两个向量想象为一列数字。...我们将余弦距离的值定义为“x”除以“y”。何时应该使用余弦相似度？余弦相似度主要用于 NLP 应用。余弦相似度主要衡量的是语义方向的差异。如果您使用了归一化向量，余弦相似度等同于内积。...这个过程测量了你和最近的点心之间的直线距离。何时应该使用内积？内积就像欧几里得距离和余弦相似度的混合体。当涉及到归一化数据集时，它等同于余弦相似度，因此内积适用于归一化或非归一化数据集。

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【CV 入门必读论文】人脸检测的突破：探索 CNN 级联的力量

论文提出了一种新颖的级联卷积神经网络（CNN）框架，通过多个级联阶段的分类器的结合，能够高效地识别图像中的人脸区域，实现准确性和速度之间的良好平衡。...我们将详细介绍论文提出的级联卷积神经网络的结构和工作原理，并阐述每个级联阶段的作用和意义，并解释如何构建级联分类器来进行人脸检测，并讨论每个级联阶段分类器的设计。...CNN 级联当谈到目标检测算法时，卷积神经网络（CNN）级联是一种常见且广泛应用的方法。CNN级联是一种通过将多个CNN组件串联起来来提高检测性能的策略。...在文中，我将介绍CNN级联的概念，并详细讨论论文中所描述的 CNN 级联。 CNN 与 CNN 级联是什么当我们观察和理解周围的事物时，我们的大脑会自动识别和分类不同的物体和场景。...ReLU激活函数，名称为'act_1_48net' act_1_48net = Activation('relu')(maxpool_1_48net) # 对激活后的结果进行归一化处理

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基于sklearn的LogisticRegression二分类实践

0)∣∣X∣∣0=#(i∣xi=0) 向量中非零元素个数，由于它没有一个好的数学表示，难以应用。...L2 范数是指向量各元素的平方和然后求平方根 L2 范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力（选择更多的特征，特征都会接近0）。 ?...实践代码生成以y=-x^2+1.5为分类线的数据集为增加模型学习难度，将随机抽取的10%的数据强行赋值为正类尝试通过特征的多项式升维、归一化，然后交给LR模型，训练一个分类曲线。...), # 对多项式转换后的特征向量做归一化处理，例如（数据-均值）/标准差 ('std_scaler', StandardScaler()), # 用转换后的特征向量做预测...), # 对多项式转换后的特征向量做归一化处理，例如（数据-均值）/标准差 ('std_scaler', StandardScaler()), # 用转换后的特征向量做预测

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HoG特征SVM物品识别系统系统架构代码实践

hog.png 归一化归一化目的是去除光线的影响，gamma校正的公式如下所示： y(x,y) = I(x,y)^{gamma} 原论文尝试了多种输入方法，包括灰度图像和彩色图像与是否gamma校正的组合...特征归一化特征的归一化基于block结构，该结构由一些cell组成，分为R-HoG和C-HoG两种。其中R-HoG应用较多，由相邻的构成方形的cell，block可以相互重叠，可以参考重叠的池化。...标准化中，基于block的标准化使用cell组成的向量标准化，可以使用L2-Hys，L2标准化和带开方的L1标准化。...L1与L2标准化如下所示： $$ L1:v = \sqrt{\cfrac{v}{||v||_1 + e}} \\ L2:v = \cfrac{v}{\sqrt{||v||_2^2+e}} $$ 其中v为待标准化向量...L2-Hys标准化首先进行L2标准化，对结果进行截短，再进行L2标准化，以上所述的标准化方法对结果影响均不大，论文中使用L2-Hys标准化。

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学会这10种机器学习算法，你才算入门（附教程）

模型可以有L1范数（LASSO）或L2（岭回归，Ridge Regression）或兼具两者（弹性回归）。均方损失得到优化。 ?...如果你有很好的领域洞察力，你可以用更聪明的方法来替代优秀但是老旧的RBF内核并从中获利。支持向量机能做一件独特的事情：学习一类分类器。可以使用支持向量机来训练分类器（甚至是回归量）。...这一系列的问题展示了什么是决策树。然而，这是基于我个人直觉的决策树。直觉并不能处理高维度和复杂的问题。我们必须通过查看标记的数据来自动得出问题的级联，这就是基于机器学习的决策树所做的工作。...目前常用的两种决策树算法是随机森林（Random Forests）（在属性的随机子集上建立不同的分类器，并将它们结合起来输出）和提升树（Boosting trees）（在其他树的基础上对树的级联进行训练...库：https://github.com/keras-rl/keras-rl 教程：https://web2.qatar.cmu.edu/~gdicaro/15381/additional/SuttonBarto-RL

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正则化方法小结

阅读目录 LP范数 L1范数 L2范数 L1范数和L2范数的区别 Dropout Batch Normalization 归一化、标准化 & 正则化 Reference 在总结正则化（Regularization...LP范数范数简单可以理解为用来表征向量空间中的距离，而距离的定义很抽象，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。 LP范数不是一个范数，而是一组范数，其定义如下： p的范围是。...L0范数表示向量中非零元素的个数，用公式表示如下：我们可以通过最小化L0范数，来寻找最少最优的稀疏特征项。但不幸的是，L0范数的最优化问题是一个NP hard问题（L0范数同样是非凸的）。...L1范数根据LP范数的定义我们可以很轻松的得到L1范数的数学形式：通过上式可以看到，L1范数就是向量各元素的绝对值之和，也被称为是"稀疏规则算子"（Lasso regularization）。...为什么要标准化和归一化？提升模型精度：归一化后，不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，可以大大提高分类器的准确性。

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Tensorflow2实现像素归一化与频谱归一化

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