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深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第1张图片

我们关心的是泛化误差，而非训练误差。这也给我们一定启示啊，光背题是行不通滴，要理解背后的本质和逻辑

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第2张图片

Attention：验证数据一定不要和训练数据混在一起！ 也不能用测试数据集来调超参数！

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第3张图片

好处是尽可能地把数据作为训练数据集，坏处是代价高（因为要跑多次）。k越大，效果越好，但是k的选择一般要在能承受的计算成本之内。另外，这种方法适用的情况是没有足够多数据的时候

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深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第6张图片

数据简单，应该选择比较低的模型容量，就会得到一个比较正常的结果；如果简单数据使用了很复杂的模型容量，就会出现过拟合。

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第7张图片

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第8张图片

模型容量低的时候，因为过于简单，所以难以拟合数据，造成训练误差和泛化误差比较高；随着模型容量的增加，理论上神经网络可以记住所有的数据，训练误差甚至能够降低为0，但这样也记住了大量的噪音，使得网络被无关的细节所困扰，泛化误差在降到一定程度后也因此会升高

我们通常会使用泛化误差和训练误差之间的gap来衡量模型过拟合和欠拟合的程度

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第9张图片

如果参数值的选择范围很大的话，那么模型的容量就比较高；反之则低

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第10张图片

 可以认为是模型复杂度等价于能够完美记住的一个数据集的最大容量

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第11张图片

 二维输入的感知机不能完美分类四个点（解决不了异或问题）

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第12张图片

 （了解一下即可~）

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第13张图片

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第14张图片

超参数的设计：

1.靠经验……

2.自己调

3.随机选取超参数的组合，把最好的组合选出来

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    package com.sosop.designpattern.singleton; /* * 单件模式：保证一个类必须只有一个实例，并提供全局的访问点 * * 所以单例模式必须有私有的构造器，没有私有构造器根本不用谈单件 * * 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象 * */ /** * 虽然有锁，但是只在第一次创建对象的时候加锁，并发时不会存在效率
  • 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作 vipshichg 工作
    1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。
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