过拟合第12页

如何防止机器学习模型的过拟合（翻译笔记）

HowtoPreventOverfittinginMachineLearningModelsVerydeepneuralnetworkswithahugenumberofparametersareveryrobustmachinelearningsystems.But,inthistypeofmassivenetworks,overfittingisacommonseriousproblem.Le

generalz·2023-10-16 02:00

AlexNet论文精读

1、paper的贡献:训练了一个最大的神经网络，然后取得了特别好的结果实现了GPU上性能很高的一个2D的卷积网络有一些新的特性能够提升性能，降低模型的训练时间使用一些方法防止过拟合，使得模型更好模型具有

不会绑马尾的女孩·2023-10-16 01:53

深度学习-图像处理

模型训练加速增大学习率，batchsize和学习率同步增大warmup，线性增加学习率2.模型训练调参学习率衰减策略采用cosine函数标签平滑，把原始的one-hot类型标签软化，计算损失时一定程度的减少过拟合知识蒸馏

LeslieJaywei·2023-10-16 01:20

机器学习-有监督学习-神经网络

目录线性模型分类与回归感知机模型激活函数维度诅咒过拟合和欠拟合正则数据增强数值稳定性神经网络大家族CNNRNNGNN（图神经网络）GAN线性模型向量版本y=⟨w,x⟩+by=\langlew,x\rangle

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:47

欠拟合与过拟合

当算法在某个数据集当中出现这种情况，可能就出现了过拟合现象。1、什么是过拟合与欠拟合欠拟合过拟合分析第一种情况：因为机器学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准太粗糙，不能准确识别出天鹅。

靓仔写sql·2023-10-15 22:30

NNDL:作业3

正则化项的作用是对模型的复杂度进行惩罚，防止过拟合的发生。(2)原书公式为：在加入正则化后损失函数为：求梯度得：W更新:加入正则化后，在更新参数时每次需要减去，使得参数不会太大，防止数值溢出。

今天也是元气满满的一天呢·2023-10-15 16:45

机器学习之线性回归

机器学习之线性回归1机器学习基本概念1.1定义：1.2分类1.2.1有监督学习1.2.2无监督学习1.3模型泛化能力1.4模型可能出现的问题：1.4.1过拟合问题（highvariance）1.4.2欠拟合问题

夜猫子科黎·2023-10-15 15:28

关于过拟合和欠拟合

铺垫首先考虑一下，机器学习模型的本质是什么？它的本质其实就是一个函数，其作用是实现从一个样本x到样本的目标值y的映射，即f(x)=y。那么这个函数，是不是在空间中可以通过绘图绘制出来？我们不去真正的画某一个模型的几何图形，我们只假设某一个算法模型在不断的通过样本锻炼的过程中，在几何里形成了下图的三个阶段。假设每个点是样本的目标值，那么？哪个图？或者说哪个阶段锻炼出来的算法模型能更好的反映数据？显而

如厮__·2023-10-15 15:57

机器学习之过拟合与欠拟合，K折交叉验证详解【含代码】

欠拟合欠拟合（Underfitting）是机器学习和统计学中的一个术语，描述了模型在训练数据和新数据（如测试数据或验证数据）上都表现不佳的情况。换句话说，欠拟合的模型没有足够地“学习”或“捕捉”数据中的模式和结构。欠拟合的主要特征和原因包括：模型过于简单：例如，尝试使用线性模型来拟合非线性数据。训练时间不足：对于需要长时间训练的模型（如深度学习模型），如果训练时间太短，模型可能没有足够的机会学习数

王小王-123·2023-10-15 15:52

金融科技论文D部分

因素定义为了避免过拟合，我们试图定义每一个因素，以每周回报为例，使因素定义都更贴近每周的定义与节奏，动量原始动量因子是每种货币的前一周回报价值传统的资产评估试图找到现金流资产的公允价值，通过假设未来现金流价值然后用一

CQU_JIAKE·2023-10-15 12:38

机器学习入门（九）：回归与聚类算法——线性回归、过拟合、岭回归

学习目录：线性回归：案例：波士顿房价预估（比较正规方程和梯度下降优化方法）使用正规方程优化：使用梯度下降优化：使用均方误差（MSE）评估模型好坏：总结：过拟合与欠拟合正则化类别：**L2正则化（常用）：

【变强大】·2023-10-15 05:37

机器学习基础之《回归与聚类算法（2）—欠拟合与过拟合》

一、背景1、上一篇说正规方程的时候，实际情况中使用很少，主要原因它不能解决过拟合。

csj50·2023-10-15 05:32

机器学习期末总复习详解

机器学习实战第一章人工智能引擎机器学习与人工智能，深度学习的关系：进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章决策树决策树算法流程划分选择信息增益

打代码能当饭吃？·2023-10-14 22:16

吴恩达深度学习笔记(31)-为什么正则化可以防止过拟合

为什么正则化有利于预防过拟合呢？（Whyregularizationreducesoverfitting?）为什么正则化有利于预防过拟合呢？为什么它可以减少方差问题？我们通过两个例子来直观体会一下。

极客Array·2023-10-14 20:17

python文本特征选择,机器学习--特征选择（Python实现）

特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度,，提高模型泛化能力减低过拟合的过程，主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征，选出最优特征子集；常见的特征选择方法可以分为3类：过滤式(filter)、

盈超农化·2023-10-14 19:55

[机器学习算法]随机森林

单棵树构建的模型往往不够稳定，样本变动很容易引起树结构的变动解决过拟合问题除划分测试集和训练集外依赖于剪枝随机森林原理回顾：元算法从统计学的角度来讲，将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的，这意味着它在处

TOMOCAT·2023-10-14 15:50

机器学习算法进阶——回归算法

回归算法——理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础：最小二乘、正则化、过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类：Softmax回归回归实践

糖糖Amor·2023-10-14 14:21

2021SC@SDUSC基于人工智能的多肽药物分析问题（六）

使用的是全连接神经网络，但是：如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点：（1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息；（2）其次参数过多效率低下，训练困难；（3）同时大量的参数也很快会导致网络过拟合

小旁友～·2023-10-13 23:29

深度学习简介和感知机原理与实现

至于在这个过程中我们碰到的各种各样的问题，比如数据质量、模型评价标准、训练优化方法、过拟合等一系列关乎机器学习模型生死

君临天下夜未央·2023-10-13 16:53

2022-1-29第四章机器学习进阶--回归

线性回归极大似然估计例子：房价预测(误差符合高斯分布—均值为0，方差为某定值)对数化（J其实就是目标函数）（目标函数要最小—梯度为0—驻点）(为何不可逆或防止过拟合可以增加扰动)概念：给定k个点，一定存在

YJF-NJU·2023-10-12 23:23

数据增强代码实践，补一点多进程，多线程的知识点

面对神经网络数以M计的参数，很容易陷入过拟合的陷阱。因为神经网络的收敛需要一个较长的训练过程，而这个过程中网络遇到的反反复复都是训练集的那几张图片，硬背都背下来了，

羞儿·2023-10-12 15:15

TensorFlow入门(二十三、退化学习率)

模型训练过程中,如果学习率的值设置得比较大,训练速度会提升,但训练结果的精度不够,损失值容易爆炸;如果学习率的值设置得比较小,精度得到了提升,但训练过程会耗费太多的时间,收敛速度慢,同时也容易出现过拟合的情况

艺术就是CtrlC·2023-10-12 15:56

深度学习问答题（更新中）

对于深层网络，Sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失问题（在Sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息丢失），从而无法完成深层网络的训练；可以缓解过拟合问题的发生

uodgnez·2023-10-12 09:41

避免过拟合的一些方法 2019-03-04

https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657

默写年华Antifragile·2023-10-12 04:14

Tensorflow实现多层感知机

在普通神经网络的基础上，加入隐藏层，减轻过拟合的Dropout，自适应学习速率的Adagrad，以及可以解决梯度你三的激活函数Relu.首先是载入Tensorflow并加载MNIST数据集，创建一个Tensorflow

河南骏·2023-10-12 02:42

吴恩达深度学习第二门课第一周总结

吴恩达深度学习第二门课第一周总结一、梯度消失/爆炸及解决办法二、正则化方法先上目录：从目录可以看到第一周主要解决了两个问题：过拟合，预防梯度消失/梯度爆炸。现在分别来讨论并进行代码实现。

半个女码农·2023-10-12 00:37

正则化、dropout深层神经网络

--coding:utf-8--"""CreatedonSunSep3022:57:442018@author:ltx"""采用正则化的方法和随机删除节点都有助于防止模型过拟合。

星girl·2023-10-11 23:43

深度学习基础知识总结

实例分割基础知识激活函数激活函数的作用激活函数一般是非线性的常见的激活函数训练集/验证集/测试集，交叉验证...训练集验证集（开发集）测试集交叉验证目标检测YOLO算法YOLO算法发展过程卷积空洞卷积感受野过拟合噪声

ThreeS_tones·2023-10-11 08:02

神经网络实践经验（2）

前言本人萌新，请多指教2.1x1卷积层的作用我们都知道，CNN强于MLP的地方在于其局部连接性减少了过拟合的可能，从而在有限的数据量下可以获取更好的模型。而CNN是一个基于上下文的网络。

卡德尔先生·2023-10-10 15:04

蚂蚁金服面试凉经

一面自我介绍，项目介绍，（印象比较深刻的项目）图像质量评价方面的评价指标专业性的问题，主要是机器学习方面的，ROC计算公式，过拟合与欠拟合原因与解决办法，Relu优缺点，L1和L2正则化区别，优劣；归一化的方法

qq_23304241·2023-10-10 06:41

对于L1正则化和L2正则化的理解

首先说正则的意义：一切可以缓解过拟合的方法，都可以被叫做正则化我最开始理解正则化的时候就是看lhy老师所理解的：防止模型w过大，导致过拟合，为什么？

ElE rookie·2023-10-10 04:44

【动手学深度学习】课程笔记 00-03 深度学习介绍及环境配置

令夏二十三·2023-10-09 16:25

集成学习-xgboost原理

但模型过于复杂时容易过拟合，使用正则项抑制模型复杂度。选用抑制模型复杂度的正则项Ω\Om

nolabel·2023-10-09 12:34

tensorflow 解决过拟合问题

过拟合第一个模型简单，第二个模型比较合理，第三个模型则过拟合了，容易导致，模型在训练数据上表现良好，而在测试数据上的表现较差的情况。正则化特点都是通过限制权限的大小。

一心一意弄算法·2023-10-08 17:00

欠拟合和过拟合学习笔记

欠拟合和过拟合学习笔记https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9620464.html在建模的过程中会经常出现1.模型的效果，但是泛化能力弱，2.模型的结果很差的情况，

喜欢打酱油的老鸟·2023-10-08 10:05

模型选择、欠拟合和过拟合学习笔记

过拟合&欠拟合过拟合：训练误差远小于其在测试数据集上的误差欠拟合：模型无法得到较低的训练误差与两者相关的因素：模型复杂度&训练数据集大小一般来说，训练集样本数过少，特别是比模型参数数量少时，容易过拟合。

Lostin_sakura·2023-10-08 10:04

机器学习-“过拟合和欠拟合”笔记

机器学习的过拟合和欠拟合来源：《pytho深度学习》-弗朗索瓦.肖莱机器学习的目的是得到可以泛化（generalize）的模型，即在前所未见的数据上表现很好的模型，而过拟合则是核心难点。

一个散步者的梦·2023-10-08 10:03

【深度学习笔记】过拟合与欠拟合

过拟合简答来说即模型在训练集上错误率较低，但在未知数据（包括测试集）上错误率很高。欠拟合简单来说是模型不能很好的拟合训练集，在训练集上就已经错误率较高。模型复杂度是影响拟合的一个因素。

RealWeakCoder·2023-10-08 10:32

【小笔记】复杂模型小数据可能会造成过拟合还是欠拟合？

【学而不思则罔，思而不学则殆】10.8问题针对这个问题，我先问了一下文心一言它回答了为什么会过拟合和欠拟合，但并没有回答我给的场景。

落叶阳光·2023-10-08 10:02

tensorflow中的正则化函数在_TensorFlow 中的正则化方法

第八篇的教程主要介绍-TensorFlow中的正则化方法，包括：过拟合简介常用正则化用法过拟合介绍在对正则化的方法进行介绍之前，首先解释以下什么是过拟合。

韩韩慧子·2023-10-08 05:41

欠拟合和过拟合出现原因及解决方案

模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器学习的目标过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)是导致模型泛化能力不高的两种常见原因，都是模型

zhhfan·2023-10-08 04:41

曲线拟合函数

函数nlinfit（）函数lsqnonlin（）函数lsqcurvefit（）1.多项式拟合polyfit（x，y，n）x，y均为向量（xi，yi）为所要表示的数据n为多项式的最高次幂，n过大可能导致过拟合

没有毅力的废柴·2023-10-08 02:21

使用scipy库将离散点连续化

拟合可以直接求出对应的函数式，但要求知晓经验函数fromnumpyimport*fromscipy.signalimport*#如线性拟合经验函数一般是ax+b或者ax^2+bx+c，通过拟合获取a,b

攻城狮炭烤策划·2023-10-08 01:36

为什么现在不看好 CV 方向了呢?

重磅干货，第一时间送达作者：匿名用户https://www.zhihu.com/question/383486199/answer/1152839921混毕业是个好方向，因为很多工业界的问题用CV去刷刷过拟合

小白学视觉·2023-10-07 17:17

动手学深度学习Task3笔记

过拟合、欠拟合及其解决方法过拟合、欠拟合定义一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合影响过拟合、欠拟合的因素模型复杂度训练数据集大小一般来说

GaryLi077·2023-10-07 16:18

机器学习-特征选择：如何使用交叉验证精准选择最优特征？

有效的特征选择可以帮助我们理解数据、简化模型、减少计算成本，并降低过拟合的风险。

笑不语·2023-10-07 11:07

【课程笔记】深度学习网络 - 1 - AlexNet

主霹雳啪啦-图像分类课程目录〇、AlexNet理论与背景1、AlexNet在当时具有的几个优越性2、AlexNet的提出对深度学习领域产生的重大影响3、后续改进方案4、网络特征与创新点一、补充知识点1、过拟合

牛顿第八定律·2023-10-07 07:30

《统计学习方法》学习笔记之第一章

统计学习方法的学习笔记：第一章目录第一节统计学习的定义与分类统计学习的概念统计学习的分类第二节统计学习方法的基本分类监督学习无监督学习强化学习第三节统计学习方法三要素模型策略第四节模型评估与模型选择训练误差与测试误差过拟合与模型选择第五节正则化和交叉验证正则化

资料加载中·2023-10-07 05:52

简单理解L0、L1与L2范数

因为参数太多，会导致我们的模型复杂度上升，容易过拟合，也就是我们的训练误差会很小。但训练

perfect Yang·2023-10-07 05:17

tf2.0做LSTM情感分析（二分类、2020李宏毅hw4）

这次的模型在测试集上的准确率有64%左右，并不是特别高，有些过拟合，

SinHao22·2023-10-06 17:15

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