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【ZStack】11.网络模型1-L2和L3网络

ZStack将网络模型抽象为L2和L3网络L2网络提供一种二层网络隔离的方式,而L3网络主要和OSI七层模型中第4层~第7层网络服务相对应。...在L2网络之上,有各种L3网络网络服务提供模块;一个L3网络是一个与网络服务相关的子网;尽管一个L2网络通常只包含一个L3网络,只要L3网络的IP段不冲突,多个L3网络可以并存于同一L2网络。...因为虚拟机总是和L3网络一起被创建,这些L3网络属于一些L2网络,虚拟机将只被分配给已经绑定这些L2网络的集群中的主机。...L3网络 一个L3网络是创建在L2网络上的一个子网,与网络服务相关联;它可以有多个IP地址范围,只要它们属于同一个L3网络且彼此并不冲突。...如果没有由网络服务提供模块提供的、和底层的L2网络服务相关的网络服务,L3网络没有任何用处。

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    深度学习与神经网络:AIC,BIC,L1,L2

    ,L1,L2正则化的一些介绍: 在机器学习中,我们听到的L0,L1这样的正则化方法比AIC,BIC要多得多,那么这些正则化的概念是什么呢?...L1正则化. 2:L1正则化 因为L1正则化是L0正则化的最优凸近似,并且在比L0更好求解的同时,也可以实现稀疏的效果,因此在实际过程中L1常常用来代替L0,来防止过拟合,L1之所以可以解决过拟合,是因为...L2正则化 L2和L1正则化去解决过拟合的方法基本一样,只是形式的表现上有所区别,L2范数是各参数的平方和再求平方根,我们让L2范数的正则项 最小,可以使W的每个元素都很小,都接近于0。...对着两种进行对比,L1会趋向于产生少量的特征,而其他的特征都是0,而L2会选择更多的特征,这些特征都会接近于0。L1在特征选择时候非常有用,而L2就只是一种规则化而已。...比如贝叶斯网结构学习时,单纯用似然会导致极其稠密的网络,使用这两种信息准则替代似然,会得到比较满意的解。

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    深度学习与神经网络:AIC,BIC,L1,L2

    ,L1,L2正则化的一些介绍: 在机器学习中,我们听到的L0,L1这样的正则化方法比AIC,BIC要多得多,那么这些正则化的概念是什么呢?...L1正则化. 2:L1正则化 因为L1正则化是L0正则化的最优凸近似,并且在比L0更好求解的同时,也可以实现稀疏的效果,因此在实际过程中L1常常用来代替L0,来防止过拟合,L1之所以可以解决过拟合,是因为...L2正则化 L2和L1正则化去解决过拟合的方法基本一样,只是形式的表现上有所区别,L2范数是各参数的平方和再求平方根,我们让L2范数的正则项 最小,可以使W的每个元素都很小,都接近于0。...对着两种进行对比,L1会趋向于产生少量的特征,而其他的特征都是0,而L2会选择更多的特征,这些特征都会接近于0。L1在特征选择时候非常有用,而L2就只是一种规则化而已。...比如贝叶斯网结构学习时,单纯用似然会导致极其稠密的网络,使用这两种信息准则替代似然,会得到比较满意的解。

    1.7K60

    机器学习入门 8-10 L1,L2和弹性网络

    本小节主要介绍L1,L2正则项,引入Lp范数新概念,提出L0正则项。为了利用L1,L2正则项各自优点,提出了弹性网。实际进行模型正则化时,优先使用岭回归,如果特征数量非常多,选择弹性网。...1 L0,L1,L2的由来 前几个小节详细介绍了岭回归和LASSO回归这两种模型正则化的方式,通过这两种方式能够帮助我们解决模型在训练过程中发生的过拟合。 ?...可以看出这个L2正则项与L2范数之间的区别在于有没有开平方根,不过有时候在一些教科书或者交流的时候可能会发现将L2正则项也称为L2范数。...实际上还存在L0正则项,L0正则项和L1,L2正则项类似,依然是在原始损失函数后面添加一项,这一项很难用数学的形式表达出来,但是非常好理解,就是希望让θ的个数尽量的小。 ?...L0正则项和L1,L2的区别在于L1,L2正则项都是一个可以写出来的数学表达式,我们只需要让这个数学表达式加上MSE函数构成新的损失函数,让这个新的损失函数最小即可。

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    神经网络加速器应用实例:图像分类

    不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中,一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了;在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他的硬件设计不同,以Xilinx的AI Inference 解决方案为例(即之前的深鉴科技),用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性,神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案...,使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU...也正是由于这一原因,网络结构会尽可能简单,仅以保证本系列文章完整性为目的。 2....CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性,基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。

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    windows下的BBR、锐速,主动网络加速器

    美中线路及掉包严重的线路效果更佳,暴力小包主动重传实现网络加速,适当占用流出带宽,都是小包所以占用流量很少,你值得拥有!...---- 测试 以下测试都在没有掉包的网络下进行的,客户端装上本神器,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且极端网络启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。...使用此加速器效果: Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed....trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms 没用此加速器效果...就是说如果网络绝对是非常优质不掉包的话,第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。 大包不敢多次在还未确定网络掉包的情况下就发送多个copy。。。

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    循环神经网络——中篇【深度学习】【PyTorch】【d2l

    6、循环神经网络 6.4、循环神经网络(RNN) 6.4.1、理论部分 原理图 更新隐藏状态 H_t = Φ(W_{hh}h_{t-1}+W_{hx}X_t+b_h) H_t: 当前隐层, X_t...于是基于循环计算的隐状态神经网络被命名为 循环神经网络(recurrent neural network)。 在循环神经网络中执行如上计算的层 称为循环层(recurrent layer)。...import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size...batch_size, num_hiddens)) state.shape torch.Size([1, 32, 256]) #@save class RNNModel(nn.Module): """循环神经网络模型...(net, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device) 调试报错,未解决 6.5、长短期记忆网络(LSTM) 6.5.1、理论部分 原理图 遗忘门 将值朝

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    将神经网络加速器NVDLA移植部署到FPGA中

    ❝本文由知乎用户LeiWang1999授权转载,文章地址为https://zhuanlan.zhihu.com/p/378202360 ❞ NVDLA 是英伟达于2017年开源出来的深度学习加速器框架...需要修改device tree,覆盖NVDLA的compatible属性以适配加速器的驱动程序,并为加速器保留一段内存。...在这里,笔者已经提供了三个测试网络与已经量化好的Loadable文件,详见这个Repo: https://github.com/LeiWang1999/nvdla_loadables[14] 在实际上板测试之前...但如果运行一个针对Imagenet的Resnet网络,会发现: root@arm:~/OpenDLA/umd/out/apps/runtime/nvdla_runtime# ....function launchTest(), line 87) 因为片上的内存不够而失败,PS侧的DDR只有1GB的空间,其中四分之一已经经保留给了NVDLA,仅剩700MB的空间,再想象一下ImageNet的网络确实很大

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    机器学习-正则化-L1L2

    机器学习-正则化-L1L2 样本数据量大:经验⻛风险最⼩小化 样本数据量小:结构⻛风险最⼩小化==正则化 经验风险最⼩小化(empirical risk minimization)认为经验⻛风险最⼩小的模型是最优的模型...结构风险⼩需要1、经验风险和2、模型复杂度同时⼩ 范数 因为非负性:可以做损失函数,正则项 损失函数通常是⼀个有下确界的函数 常用范数: L0 L1:绝对值 ||x||=\sum_{i=1}^{d}{|...x_i|} L2;平方再开根号 ||x||_2=(\sum_{i=1}^{d}{|x_i^2|})^{1/2} Lp ||x||_2=(\sum_{i=1}^{d}{|x_i^p|})^{1/p} p=...1,曼哈顿距离,L1范数,表示某个向量量中所有元素绝对值的和 p=2,欧式距离,L2范数 使用L1正则项,倾向于使参数稀疏化,使用L2正则项,使参数稠密的接近于0。...L1正则是菱形,参数的交点都落在坐标轴上,实现稀疏化。 L2是圆形, 正则项是为了降低模型的复杂度,从而避免模型区过分拟合训练数据,包括噪声与异常点(outliers)。

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    详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

    前言 深度学习里面有很多的损失函数,对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了,对于L1、L2正则化也很熟悉,那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗,以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN...损失,但是本文还是将它们跟下面的L1损失和L2损失进行区分了的。...二、L1_Loss和L2_Loss 2.1 L1_Loss和L2_Loss的公式 L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE)。...L1范数与L2范数作为损失函数的区别能快速地总结如下: L2损失函数 L1损失函数 不是非常的鲁棒(robust) 鲁棒 稳定解 不稳定解 总是一个解 可能多个解 总结:实际上我们发现,其实所谓的L1...三、smooth L1损失函数 其实顾名思义,smooth L1说的是光滑之后的L1,前面说过了L1损失的缺点就是有折点,不光滑,那如何让其变得光滑呢?

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