NoRM

缘由 　　最近一直在看深度学习的代码，又一次看到了slim.arg_scope()的嵌套使用，具体 代码 如下： with slim.arg_scope( [slim.conv2d, slim.separable_conv2d], weights_initializer = tf.truncated_normal_initializer( stddev = weights_initializer_stddev), activation_fn = activation_fn, normalizer_fn =slim.batch_norm if use_batch_norm else None): with slim.arg_scope([slim.batch_norm], ** batch_norm_params): with slim.arg_scope( [slim.conv2d], weights_regularizer = slim.l2_regularizer(weight_decay)): with slim.arg_scope( [slim.separable_conv2d], weights_regularizer = depthwise_regularizer) as arg_sc: return arg_sc 　　由上述代码可以看到

首先分析include头文件下的slamBase.h文件 # pragma once // 各种头文件 // C++标准库 #include <fstream> #include <vector> #include <map> using namespace std; // Eigen #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Geometry> // OpenCV #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp> // PCL #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/common/transforms.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> // 体素滤波器 进行降采样 #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> // 统计滤波器 去除 孤立点 // 类型定义 typedef pcl:

在刚入门机器学习中的低秩，稀疏模型时，被各种范数搅得一团糟，严重延缓了学习进度，经过一段时间的学习，现在将其完整的总结一下，希望遇到同样麻烦的同学能有所帮助。。。 首先定义一个向量为：a=[-5，6，8, -10] 向量的1范数即：向量的各个元素的绝对值之和，上述向量a的1范数结果就是：29，MATLAB代码实现为：norm（a，1）； 向量的2范数即：向量的每个元素的平方和再开平方根，上述a的2范数结果就是：15，MATLAB代码实现为：norm（a，2）； 1.向量的负无穷范数即：向量的所有元素的绝对值中最小的：上述向量a的负无穷范数结果就是：5，MATLAB代码实现为：norm（a，-inf）； 2..向量的正无穷范数即：向量的所有元素的绝对值中最大的：上述向量a的负无穷范数结果就是：10，MATLAB代码实现为：norm（a，inf）； 首先我们将介绍数学中矩阵的范数的情况，也就是无论哪个学科都统一的一种规定。。。 例如矩阵A = [ -1 2 -3； 4 -6 6] 矩阵的1范数即：矩阵的每一列上的元素绝对值先求和，再从中取个最大的，（列和最大），上述矩阵A的1范数先得到[5,8,9]，再取最大的最终结果就是：9，MATLAB代码实现为：norm（A，1）； 矩阵的2范数即：矩阵 ATA” role=”presentation” style=”position:

https://blog.csdn.net/left_la/article/details/9159949 1、向量范数 1-范数： 2-范数： ，Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方，matlab调用函数norm(x, 2)。 ∞-范数： ，即所有向量元素绝对值中的最大值，matlab调用函数norm(x, inf)。 -∞-范数： ，即所有向量元素绝对值中的最小值，matlab调用函数norm(x, -inf)。 p-范数： ，即向量元素绝对值的p次方和的1/p次幂，matlab调用函数norm(x, p)。 2、矩阵范数 1-范数： ， 列和范数，即所有矩阵列向量绝对值之和的最大值，matlab调用函数norm(A, 1)。 2-范数： ，谱范数，即A'A矩阵的最大特征值的开平方。matlab调用函数norm(x, 2)。 ∞-范数： ，行和范数，即所有矩阵行向量绝对值之和的最大值，matlab调用函数norm(A, inf)。 F-范数： ，Frobenius范数，即矩阵元素绝对值的平方和再开平方，matlab调用函数norm(A, ’fro‘)。 附matlab中norm函数说明 The norm of a matrix is a scalar that gives some measure of the magnitude

继之前研究了一些飞行姿态理论方面的问题后，又找到了之前很流行的一段外国大神写的代码，来分析分析。 先贴上代码： #include "AHRS.h" //---------------------------------------------------------------------------------------------------- // Definitions #define Kp 2.0f #define Ki 0.005f #define halfT 0.5f //---------------------------------------------------------------------------------------------------- // Variable definitions float q0 = 1, q1 = 0, q2 = 0, q3 = 0; float exInt = 0, eyInt = 0, ezInt = 0; //---------------------------------------------------------------------------------------------------- // Function void AHRSupdate(float gx, float gy,

引言 本篇介绍Pytorch属性统计的几种方式。 求值或位置 norm mean sum prod max, min, argmin, argmax kthvalue, topk norm norm指的是范数，并不是normalize。 normalize是归一化，例如 batch_norm。 要更好的理解范数，就要从函数、几何与矩阵的角度去理解。 我们都知道，函数与几何图形往往是有对应的关系，这个很好想象，特别是在三维以下的空间内，函数是几何图像的数学概括，而几何图像是函数的高度形象化，比如一个函数对应几何空间上若干点组成的图形。 但当函数与几何超出三维空间时，就难以获得较好的想象，于是就有了映射的概念，映射表达的就是一个集合通过某种关系转为另外一个集合。通常数学书是先说映射，然后再讨论函数，这是因为函数是映射的一个特例。 为了更好的在数学上表达这种映射关系，（这里特指线性关系）于是就引进了矩阵。这里的矩阵就是表征上述空间映射的线性关系。而通过向量来表示上述映射中所说的这个集合，而我们通常所说的基，就是这个集合的最一般关系。于是，我们可以这样理解， 一个集合（向量），通过一种映射关系（矩阵），得到另外一个几何（另外一个向量） 。 向量的范数，就是表示这个原有集合的大小 。 矩阵的范数，就是表示这个变化过程的大小的一个度量 。 总结起来一句话， 范数(norm)，是具有“长度

数据集地址 提取码: us2a Age: 年龄，指登船者的年龄 Fare: 价格，指船票价格 Embark: 登船的港口 import pandas as pd data = pd.read_excel("D:\data\data.xlsx") data = data.set_index("ID") portS = data[data["Embarked"]=="S"] portC = data[data["Embarked"]=="C"] portQ = data[data["Embarked"]=="Q"] portS_age = portS["Age"] portS_fare = portS["Fare"] portC_age = portC["Age"] portC_fare = portC["Fare"] portQ_age = portQ["Age"] portQ_fare = portQ["Fare"] port_details = pd.DataFrame({"均值":[portS_age.mean(),portC_age.mean(),portQ_age.mean(),portS_fare.mean(),portC_fare.mean(),portQ_fare.mean()], "方差":[portS_age.var(),portC_age.var(),portQ

作者：Andy Yang 链接：https://www.zhihu.com/question/26485586/answer/616029832 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 理解L1，L2 范数 L1，L2 范数即 L1-norm 和 L2-norm ，自然，有L1、L2便也有L0、L3等等。因为在机器学习领域，L1 和 L2 范数应用比较多，比如作为正则项在回归中的使用 Lasso Regression (L1) 和 Ridge Regression (L2)。 因此，此两者的辨析也总被提及，或是考到。不过在说明两者定义和区别前，先来谈谈什么是范数（Norm）吧。 什么是范数？ 在线性代数以及一些数学领域中，norm 的定义是 a function that assigns a strictly positive length or size to each vector in a vector space， except for the zero vector. ――Wikipedia 简单点说，一个向量的 norm 就是将该向量 投影到 [0, ) 范围内的值 ，其中 0 值只有零向量的 norm 取到。看到这样的一个范围，相信大家就能想到其与现实中距离的类比，于是在机器学习中 norm 也就总被拿来 表示距离关系

在本练习中，您将实现正则化的线性回归和多项式回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差属性的模型 在前半部分的练习中，你将实现正则化线性回归，以预测水库中的水位变化，从而预测大坝流出的水量。在下半部分中，您将通过一些调试学习算法的诊断，并检查偏差 v.s. 方差的影响。 1.1 Visualizing the dataset 我们将从可视化数据集开始，其中包含水位变化的历史记录，x，以及从大坝流出的水量，y。 这个数据集分为了三个部分： - training set 训练集：训练模型 - cross validation set 交叉验证集：选择正则化参数 - test set 测试集：评估性能，模型训练中不曾用过的样本 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat import scipy.optimize as opt 读取数据 path = 'ex5data1.mat' data = loadmat(path) #Training set X, y = data[ 'X' ], data[ 'y' ] #Cross validation set Xval, yval = data[ 'Xval' ], data[ 'yval' ]

1. batch norm 输入batch norm层的数据为[N, C, H, W], 该层计算得到均值为C个，方差为C个，输出数据为[N, C, H, W]. <1> 形象点说，均值的计算过程为： (1) 即对batch中相同索引的通道数取平均值，所以最终计算得到的均值为C个，方差的计算过程与此相同。 <2> batch norm层的作用： a. 均值： (2) b. 方差： (3) c. 归一化： (4) 2. caffe中batch_norm_layer.cpp中的LayerSetUp函数： 1 template <typename Dtype> 2 void BatchNormLayer<Dtype>::LayerSetUp(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, 3 const vector<Blob<Dtype>*>& top) { 4 BatchNormParameter param = this->layer_param_.batch_norm_param(); //读取deploy中moving_average_fraction参数值 5 moving_average_fraction_ = param.moving_average_fraction(); //改变量在batch_norm_layer.hpp中的定义为bool