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正则项最新娱乐体验_正则项系数(2024年12月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

正则项

CNCC2023：科研范式变，路咋走？最近和同学一起参加了计算机大会，虽然会议内容听得不多，但每天的吃喝倒是没落下。从早到晚，沈阳的烧烤、饺子和抻面真是让人垂涎欲滴。在科研方面，第一天听了些关于大模型、工具使用、模型稀疏和量化以及AI科学的工作。第二天被安排去听智谱专场的大模型研讨，第三天则直接去玩了。虽然有些共识依旧没变，解决不了的问题还是解决不了，比如模型稀疏听起来很美但落地难。不过，第一天的开幕式上的无线AI还是挺有意思的，虽然听起来很炫酷，但真正能做的估计没几个人吧。尽管有些“无新意”，但还是想写点关于未来科研发展方向的思考。一个核心的想法是“科研范式的转变”。虽然机器学习是基于数据自动学习解决某个问题的函数，但在小模型时代，大家比拼的是“人类的智慧”。我们关注的是如何将更好的先验知识注入到机器学习过程中，可能体现在模型结构、损失函数或某个正则项上。然而，在大模型时代，故事发生了变化。现在“计算就是一切”，在超大规模数据面前，人的先验似乎不再必要。当然，这并不意味着我们不再考虑先验，而是必须与数据规模一起考虑。在大数据和大模型面前，简单的模型就很有效。所以，未来的科研该怎么做呢？我暂时也没一个靠谱的答案。在大数据和大模型的情况下，我们似乎更应该关注整个机器学习过程的优化，而不仅仅是模型本身。或者，去关注数据本身的问题，探索训练后的模型，发现哪些先验是必要的。最后，永远有降本的需求去和系统相结合。回到我自己做的模型压缩方向，听完会感觉量化压缩后面会越来越难做，至少均匀量化感觉没啥可玩的了。而剪枝这边似乎又逐步回到了非结构化剪枝以及相应的稀疏矩阵乘法的优化。总之，这次的CNCC2023让我对未来的科研发展方向有了更多的思考，虽然有些迷茫，但也有些新的启发。

神经网络预测模型的适用范围及其局限性 𐟓Œ对于小样本数据，无论是低维还是高维，传统的SVM和贝叶斯模型可能更胜一筹。神经网络在这些情况下容易过拟合，而传统机器学习算法通常有更有效的解决方案。 𐟓Œ在处理低维数据且样本量较大时，各种集成学习算法可能表现更佳。神经网络在这些情况下也容易过拟合，尽管dropout在贝叶斯深度学习中有一定的作用，但仅依靠dropout进行推理可能不够充分。 𐟓Œ对于低维时序数据且样本量较小的情况，HMM和ARIMA等传统模型通常表现更好。例如，在语音识别领域，CNN的效果并不比HMM优越多少。 𐟓Œ处理三维图像数据时，神经网络的参数量巨大。尽管有一些基于voxel的CNN模型，但这些模型的复现效果并不理想。一种可能的解决方案是多视角赤极投影后使用LSTM进行学习，但这种方法可能存在过拟合的风险，因为实数空间不存在SO(3)群到S2群的连续映射。 𐟓Œ神经网络容易受到对抗样本的攻击，防御这些攻击非常困难。目前大多数防御措施都存在漏洞。 𐟓Œ对于不规则数据，如graph signal或point cloud，尽管有许多尝试在graph signal上进行卷积的研究，但这些方法在复杂数据集上的效果并不理想。此外，数学研究者与计算机科学研究者之间的工作存在巨大差距。 𐟓Œ一些研究使用神经网络进行图像去噪，但声称“盲”去噪且不加任何正则项或先验项的方法，往往连自己的目标都说不清。

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！

SVM与LR：有何异同？ 𐟔 相似之处分类算法：无论是SVM还是Logistic回归（LR），它们都是分类算法。尽管有些人认为LR是回归算法，但根据样本标签的类型来判断，如果标签是离散的，那就是分类算法。实际上，SVM也可以用于回归问题。线性分类：如果忽略核函数，LR和SVM都是线性分类算法，它们的决策边界是线性的。尽管LR也可以使用核函数，但通常在SVM中应用更多。监督学习：两者都属于监督学习算法。判别模型：它们都是判别模型，生成一个表示P(Y|X)的判别函数（或预测模型）。常见的判别模型还有KNN和K-means。 𐟔 不同之处损失函数：LR的损失函数是交叉熵损失（cross entropy loss），而SVM的损失函数是合页损失（hinge loss）。常见的回归模型通常使用均方误差损失（mean squared error loss）。考虑范围：SVM主要关注局部的边界线附近的点，而LR则考虑全局数据，远离的点也对确定边界线起作用。核函数：在解决非线性问题时，SVM采用核函数机制，而LR通常不采用这种方法。数据标准化：线性SVM依赖数据表达的距离测度，因此需要对数据进行标准化，而LR不受此影响。正则化：SVM的损失函数自带正则项（损失函数中的1/2||w||^2项），而LR需要在损失函数上另外添加正则项。 𐟒ᠩ€š过这些对比，我们可以看到SVM和LR在机器学习中的不同应用和优势。希望这些信息能帮助你更好地理解这两种算法！

深度学习论文精选：惊艳之作大集合在深度学习领域，哪些论文让你眼前一亮？以下是一些经典之作的回顾： CV领域： GAN：生成对抗网络（GAN）的魔力在于其对抗性训练，从WGAN、DCGAN到StyleGAN、CycleGAN，GAN的热度一直不减。 VAE：变分自编码器（VAE）通过引入KL散度的正则项，使得后验分布与先验分布尽可能接近，从而在生成模型中表现出色。 AlexNet：CNN的经典之作，当时硬件技术有限，但AlexNet在ImageNet挑战赛上的表现令人瞩目，对机器学习社区产生了深远影响。 ResNet：何凯明大神的作品，残差连接的设计简单而有效，成为DNN的基本组件之一。 EfficientNet：重新思考CNN模型的缩放方式，提出了一种更高效的模型。 SimCLR：一个简单的对比学习框架，用于视觉表示学习。 MAE：掩码语言模型（MLM）在视觉领域的简单有效应用。 GIRAFFE：GAN与NeRF的结合，效果令人惊叹，可以移动图片中的物体。扩散模型：生成领域的新星，如OpenAI的DALLⷅ 2和Google的Imagen，引领文本生成图像领域的新风向。 NLP领域： Word2Vec：词嵌入领域的经典之作，思想简单但效果出色，两个训练的优化算法也很有启发。 Transformer：颠覆性的提出transformer架构，迅速席卷NLP、CV等领域，成为可与RNN、CNN并列的经典架构。 BERT：NLP预训练技术的划时代作品，引发了预训练的热潮，并迅速应用到CV等相关领域。 GPT-3：大力出奇迹，大模型之路还没有尽头！虽然未开源，但META开源了可与之媲美的OPT。 Dropout两次：SimCSE中采用对比学习将sentence embedding推向新SOTA，SE领域突然就卷起来了；其中提出的将dropout用作数据增强的想法很有意思，简单实用。这些论文不仅展示了深度学习的巨大潜力，也为我们提供了许多宝贵的启示和灵感。

XGBoost面试秘籍：目标&正则在面试中，XGBoost是一个经常被问到的话题。为了在面试中脱颖而出，我们需要深入理解XGBoost的目标函数和正则项。以下是XGBoost的一些关键知识点，帮助你更好地准备面试。 XGBoost的目标函数 𐟎斥…ˆ，我们需要了解XGBoost的目标函数。目标函数是XGBoost的核心，它决定了模型的优化方向。理解目标函数的构成可以帮助你更好地掌握模型的本质。正则项超参 𐟔 正则项是XGBoost中的重要部分，它用于控制模型的复杂度，防止过拟合。正则项超参的数量和作用是面试中经常被问到的问题。了解这些超参的具体作用可以帮助你更好地调整模型参数，优化模型性能。基础知识的重要性 𐟓š 在面试中，深度理解XGBoost的基础知识是非常重要的。虽然公式本身并不常见于面试考核，但公式背后的化简、计算逻辑以及公式到实操的映射是面试官非常关心的。因此，掌握这些基础知识可以帮助你在面试中更加自信地回答问题。实践与理论相结合 𐟛 ️ 在分享XGBoost的相关知识时，我们应该注重实践与理论的结合。通过实际案例和代码示例来解释XGBoost的工作原理和优化方法，这样可以让面试官看到你的实际操作能力和对算法的深刻理解。与其他算法的区别 𐟓Š 了解XGBoost与其他机器学习算法的区别也是非常重要的。XGBoost在风控等业务场景中仍然占有重要地位，即使大多数线上模型已经切换成DNN。通过比较XGBoost和其他算法的优缺点，可以帮助你更好地理解XGBoost的适用场景和优势。总结 𐟓 在准备XGBoost的面试时，我们需要注重以下几点：深入理解XGBoost的目标函数和正则项；掌握公式背后的化简、计算逻辑以及公式到实操的映射；通过实际案例和代码示例来解释XGBoost的工作原理和优化方法；了解XGBoost与其他机器学习算法的区别；注重实践与理论的结合，展示你的实际操作能力和对算法的深刻理解。通过这些准备，你可以在面试中更加自信地展示你对XGBoost的理解和掌握程度。祝你好运！

𐟌𓥤禨ᥞ‹剪枝的七种方法𐟌𓊥œ覷𑥺業椹领域，大模型剪枝是一种常见的优化技术，用于减少模型复杂度并提高性能。以下是一些常见的大模型剪枝算法： 1️⃣ 权重剪枝（Weight Pruning）𐟔꯼š通过移除模型中的某些权重来减少参数数量。 2️⃣ 通道剪枝（Channel Pruning）𐟌：专注于减少模型中的通道数量，从而降低计算复杂度。 3️⃣ 结构剪枝（Structural Pruning）𐟏—️：通过移除模型中的整个结构或层来简化模型。 4️⃣ 基于正则化的剪枝（Regularization-based Pruning）𐟓：通过在模型训练中引入正则化项来鼓励权重稀疏性。 5️⃣ 基于敏感度的剪枝（Sensitivity-based Pruning）𐟔篼š根据参数对模型性能的影响程度来进行剪枝。 6️⃣ 误差降低剪枝（Reduced Error Pruning，REP）𐟓‰：通过减少模型在验证集上的误差来进行剪枝。这些剪枝方法各有特点，适用于不同的场景和需求。通过合理选择和使用这些方法，可以有效优化大模型，提升其性能和效率。

XGBoost的优缺点解析 XGBoost，全称是Extreme Gradient Boosting，是一种在机器学习中非常受欢迎的算法。它有很多优点，但也有一些需要注意的地方。让我们来详细看看它的优缺点吧。优点 𐟌Ÿ 高精度：XGBoost在损失函数上进行了二阶泰勒展开，而不仅仅是GBDT的一阶泰勒展开。这不仅提高了精度，还允许自定义损失函数，因为二阶泰勒展开可以近似很多损失函数。灵活性：XGBoost不仅支持CART作为基分类器，还支持线性分类器。使用线性分类器的XGBoost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或线性回归（回归问题）。此外，XGBoost还支持自定义损失函数，只要这个函数支持一阶和二阶求导。正则化：XGBoost在目标函数中加入了正则项，用来控制模型的复杂度。正则项包括树的叶子节点个数和叶子节点权重的L2范式。这有助于降低模型的方差，防止过拟合。 Shrinkage（缩减）：XGBoost在进行完一次迭代后，会将叶子节点的权重乘上一个系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。列抽样：XGBoost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样。这不仅有助于降低过拟合，还能减少计算量。缺失值处理：XGBoost采用了稀疏感知算法，极大地加快了节点分裂的速度。并行化操作：XGBoost的块结构可以很好地支持并行计算，提高计算效率。缺点 ⚠️ 尽管XGBoost利用预排序和近似算法来降低寻找最佳分裂点的计算量，但在节点分裂过程中仍然需要遍历数据集。预排序过程的空间复杂度过高，需要存储特征值和特征对应样本的梯度统计值的索引，相当于消耗了两倍的内存。总结 𐟓 XGBoost在很多方面都表现出色，尤其是在精度和灵活性上。然而，它的预排序过程和内存消耗也是一个需要注意的问题。在选择是否使用XGBoost时，需要根据具体问题和资源来权衡。

XGBoost：数据挖掘的超级英雄 𐟚€ 数据挖掘和特征工程是不是让你头疼？XGBoost来帮你搞定！这款基于梯度提升的优化工具，简直是模型训练的超级助手。它通过构建一系列决策树，每棵树都在前一棵树的基础上进行优化，逐步提升模型的预测性能。 XGBoost还支持自定义损失函数，这意味着你可以针对特定问题调整模型，无论是分类、回归还是排名任务，都能轻松应对。它的分布式处理能力，让它在处理大规模数据集时更加得心应手。同时，XGBoost还能够自动处理缺失值，让你的数据准备过程更加轻松。模型太复杂，担心过拟合？XGBoost的正则化项来帮忙，有效降低模型复杂度，提高泛化能力。从Kaggle竞赛到企业级应用，XGBoost都是优选。它不仅在数据科学竞赛中屡屡获胜，也被广泛应用于金融风控、推荐系统、生物医学等多个领域。总之，XGBoost是你的数据挖掘和模型训练的好伙伴，让你的工作事半功倍！

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。

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