过拟合第13页

机器学习-过拟合与增强模型的泛化能力

过拟合是什么呢？过拟合简单来说就是模型是由训练数据集得来的，得到的模型只针对训练集有更好的预测效果，对于未知的数据集预测效果很差。

Mr Gao·2023-10-06 10:33

深度学习-卷积神经网络-AlexNET

卷积神经网络-多通道5.池化层6.全连接层7.网络架构8.Relu激活函数9.双GPU10.单GPU模型1.LeNet-52.AlexNet1.架构2.局部响应归一化（VGG中取消了）3.重叠/不重叠池化4.过拟合

泰勒朗斯·2023-10-06 06:45

深度学习基础：正则化、卷积、激活函数、池化

可以减少过拟合正则化方式：L1正则化，L2正则化（使用更多）BatchNorm归一化，加速学习非线性激活函数为什么需要非线性激活函数？

pluo1717·2023-10-06 02:09

在envi做随机森林_随机森林原理介绍与适用情况（综述篇）

其可以取得不错成绩，主要归功于“随机”和“森林”，一个使它具有抗过拟合能力，一个使它更加精准。

weixin_39928736·2023-10-05 21:18

深度学习｜卷积神经网络

该结构在处理图像等高维数据时表现出色，因为它具有共享权重和局部感知的特点，一方面减少了权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了模型的复杂度，也就是减小了过拟合的风险。

智扬同学·2023-10-05 20:43

【Dive into Deep Learning |动手学深度学习（李沐）】4.4 模型选择、欠拟合和过拟合--学习笔记

目录训练误差和泛化误差验证数据集和测试数据集K-折交叉验证小结过拟合和欠拟合VC维线性分类器的VC维数据复杂度小结代码实现生成数据集对模型进行训练和测试三阶多项式函数拟合(正常)线性函数拟合(欠拟合)高阶多项式函数拟合

爱吃白菜的金小妞·2023-10-05 18:19

过拟合、欠拟合

如果训练误差很低，泛化误差很高，这就是overfitting过拟合。如果训练误差和泛化误差都很高，那么这就属于underfitting欠拟合。什么

菜园狸花喵·2023-10-05 18:18

动手学习深度学习（总结梳理）——4.模型选择，过拟合，欠拟合

目录1.从训练误差和泛化误差——》模型复杂度——》过拟合与欠拟合——》模型复杂性——》引入验证集——》K折交叉验证——》数据大小和模型容量的理论（来自李沐老师的官网）2.多项式回归2.1生成数据集编辑2.2

TheFanXY·2023-10-05 18:18

李沐动手学深度学习-过拟合和欠拟合

模型容量拟合各种函数的能力低容量的模型难以拟合训练数据高容量的模型可以记住所有的训练数据模型容量的影响估计模型容量难以在不同的种类算法之间比较：例如树模型和神经网络给定一个模型的种类，将有两个主要因素：参数的个数，参数值的选择范围VC维统计学习理论的一个核心思想对于一个分类模型，VC等于一个最大的数据集的大小，不管如何给定标号，都存在一个模型来对它进行完美分类。VC维的用处：提供为什么一个模型好的

啥都想学点的研究生·2023-10-05 18:18

深度学习笔记7：模型选择+过拟合和欠拟合

模型选择例子：预测谁会偿还贷款银行雇你来调查谁会偿还贷款你得到了100个申请人的信息其中五个人在3年内违约了发现：5个人在面试的时候都穿模型也发现了这个强信号这会有什么问题？训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据上的误差泛化误差：模型在新数据上的误差（主要关注）例子：根据模考成绩来预测未来考试分数在过去的考试中表现很好（训练误差）不代表未来考试一定会好（泛化误差）学生A通过背书在模考中拿到好成

燏羡·2023-10-05 18:17

李沐深度学习记录3：11模型选择、欠拟合和过拟合

通过多项式拟合探索欠拟合与过拟合importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#生成数据集max_degree

smile~。·2023-10-05 18:17

李沐之模型选择，欠拟合和过拟合笔记

公式解释代码解释importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#4.4.4.1.生成数据集max_degree=20#多项式的最大阶数n_train,n_test=100,100#训练和测试数据集大小true_w=np.zeros(max_degree)true_w[0:4]=np.array

要努力啊啊啊·2023-10-05 18:47

PyTorch学习笔记（五）：模型选择、欠拟合、过拟合和应对方法

PyTorch学习笔记（五）：模型选择、欠拟合、过拟合和应对方法模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差模型选择验证数据集KKK折交叉验证欠拟合和过拟合模型复杂度训练数据集大小多项式函数拟合实验生成数据集定义

FriendshipT·2023-10-05 18:16

InstructGPT高效实践——【DeepSpeed-Chat】源码详解(2/3)：Supervised Finetuning、Reward Model Finetuning

训练数据样例1.2训练过程1.3关键代码详解1.3.1基座模型结构1.3.2LoRA结构及其正向传播1.3.3phase1的指标评估1.4实例测试1.5相关拓展1.5.1多轮对话性能1.5.2本阶段训练更倾向过拟合

Remixa·2023-10-05 12:27

【深度学习】正则化方法——L1和L2正则化

文章目录一、正则化的概念二、避免模型过拟合——L1正则化&L2正则化一、正则化的概念凡是能解决模型泛化误差而不是训练误差的方法，都被称为正则化。

第五季度·2023-10-05 11:32

Task02-数据读取和数据扩增

一、数据扩增的目的数据扩增可以增加用于训练的数据样本，缓解样本的过拟合二、常见的数据扩增方法一般可以从颜色、尺寸、形态、空间和像素等角度转换，当然也可以自由组合。

天秤座的机器狗·2023-10-04 20:02

机器学习笔记(二)

过拟合如下图左边,模型出现了过拟合现象为了解决过拟合现象,其中一个做法是多收集数据,如右图。

半岛铁盒@·2023-10-04 19:35

TensorFlow笔记之卷积神经网络

一、卷积神经网络CNN1、全连接网络：参数增多，速度减慢，过拟合2

Mr_Stutter·2023-10-04 06:49

DL-FWI 问题与技术

正则化技术：正则化技术可以帮助防止过拟合（overfitting），例如L1正则化、L2正则化等。它们可以在损失函数中添加额外的项，使得模型在优化

蓝子娃娃·2023-10-02 15:11

深度学习与python theano

基本用法1.回归2.分类3.function用法4.shared变量5.activationfunction6.Layer层7.regression回归例子8.classification分类学习9.过拟合

泰勒朗斯·2023-10-01 23:21

决策树剪枝：解决模型过拟合【决策树、机器学习】

如何通过剪枝解决决策树的过拟合问题决策树是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。

修炼室·2023-10-01 23:15

深度学习——模型选择、欠拟合和过拟合

深度学习——模型选择、欠拟合和过拟合文章目录前言一、训练误差和泛化误差1.1.统计学习理论1.2.模型复杂性二、模型选择2.1.验证集2.2.K折交叉验证三、欠拟合or过拟合3.1.模型复杂性3.2.数据集大小四

星石传说·2023-09-30 20:35

估计、偏差和方差

基本的概念，例如参数估计、偏差和方差，对于正式地刻画泛化、欠拟合和过拟合都非常有帮助。

物随心转·2023-09-30 11:34

【NLP】机器学习中的可能考点

1、推导线性回归的损失函数，最小二乘法中心极限定理，每个样本误差独立同分布，似然函数2、正则l1,l2的区别限制模型参数，减小过拟合lasso回归l1会产生稀疏矩阵（很多0值）岭回归l2弹性网络l1+l23

Du恒之·2023-09-30 09:42

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·2023-09-29 11:33

深度学习中Dropout原理解析（10X单细胞和10X空间转录组）

1.Dropout简介1.1Dropout出现的原因在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。

单细胞空间交响乐·2023-09-29 03:07

工业蒸汽量预测（速通二）

特征处理2.特征降维2.1特征选择2.2多重共线性分析2.3线性降维模型训练1回归模型训练和预测2线性回归模型3K近邻回归模型4决策树回归模型5集成回归模型模型验证1模型评估的概念和方法1.1欠拟合与过拟合

盖盖的博客·2023-09-28 23:28

深度学习-学习率调度，正则化，dropout

同时，顺便几种其他的手段防止过拟合。

歌者文明·2023-09-28 20:43

经过CNN、LSTM训练、预测，数据集的数据为什么会被打乱?以及基于pytorch框架代码实现打乱后的恢复

在使用CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）进行训练和预测时，数据集的数据被打乱是为了增加模型的泛化能力和减少过拟合的发生。

xingshanchang·2023-09-28 06:42

【论文阅读】DenseMP: Unsupervised Dense Pre-training for Few-shot Medical Image Segmentation

这里写自定义目录标题摘要方法第1阶段：分割感知密集对比预训练第2阶段：少镜头感知超像素引导密集预训练结论和展望摘要当前存在的问题：现有的方法在训练阶段努力应对数据稀缺的挑战，导致过拟合。

鱼小丸·2023-09-28 06:22

第四天-模型选择

1.错误类型过拟合欠拟合2.模型复杂度图表3.交叉验证集用语选择模型4.K折交叉验证一个非常有用的循环利用数据的方法在K折交叉验证中，将数据分为K个包如上图所示，这里K=4,然后我们将模型培训K次每次将不同的包用作测试集

徐凯_xp·2023-09-27 15:54

深度学习——知识梳理篇（已入门）

前言：本文不太适合深度学习初学者，适合于深度学习已入门的朋友来梳理知识的大纲，里面的一些技术我也会在后面的逐一进行讲解，本文将从过拟合这个问题来贯穿整个深度学习。

小羊头发长·2023-09-27 06:34

卷积神经网络

在图像处理时，每个像素点都是一个参数，因此，若采用全连接前馈网络，仅仅第一个隐藏层，每个神经元到输出层都有1001003个互相独立连接，每个连接都对应一个权重参数，这会导致模型训练效率非常低，也很容易出现过拟合

浩宇Harry·2023-09-26 15:32

一起啃西瓜书

一起啃西瓜书（一）：绪论基本术语；假设空间；归纳偏好；一起啃西瓜书（二）：模型评估与选择经验误差和过拟合：错误率，精度，误差；评估方法：留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型；性能优度：均方误差，错误率和精度

你欲何为R·2023-09-26 13:17

人工智能AI 全栈体系（六）

当损失函数特别小时，可能会出现所谓的“过拟合”问题，导致神经网络在实际使用时性能严重下降

柠檬小帽·2023-09-26 03:30

机器学习实战项目2--防止过拟合&鸢尾花线性回归

实战项目两个问题如下：1如何防止过拟合‘2使用逻辑回归(LogisticRegression)对鸢尾花数据（多分类问题）进行预测，可以直接使用sklearn中的LR方法，并尝试使用不同的参数，包括正则化的方法

strive鱼·2023-09-25 10:24

机器学习速成课程学习笔记14：简化正则化

换言之，该泛化曲线显示该模型与训练集中的数据过拟合。根据奥卡姆剃刀定律，或许我们可以通过降低复杂模型的复杂度来防止过拟合，这种原则称为正则化

HBU_DAVID·2023-09-25 09:51

深度模型（八）：Wide And Deep

但是当用户物品的交互数据比较稀疏的时候，深度神经网络可能会过拟合。本文我们提出wide&deep学习，同时训练线性模型和深度模型，结合了记忆与泛化的优点。我们在G

jony0917·2023-09-25 05:36

UniDrop：一种简单而有效的Transformer提升技术

尽管如此，过参数化（over-parameterization）和过拟合（overfitting）一直

zenRRan·2023-09-25 02:11

机器学习之泛化与过拟合的概念

文章目录泛化（Generalization）：过拟合（Overfitting）：例子泛化（Generalization）：泛化是指机器学习模型在未见过的新数据上表现良好的能力。

JNU freshman·2023-09-24 18:34

机器学习之正则化与验证提高模型泛化

让我详细介绍一下这两个概念：正则化（Regularization）：正则化是一种用于防止机器学习模型过拟合（Overfitting）的技术。

JNU freshman·2023-09-24 18:34

机器学习 l2正则化--岭回归

一、欠拟合和过拟合训练集上表现好，测试集上不好--过拟合欠拟合：学习到的数据的特征过少解决：通过增加数据的特征数量过拟合：原始特征过多，存在一些嘈杂的特征。

从白天到早上·2023-09-24 06:35

一文带你了解”数据分箱“技术

分箱就是把数据按特定的规则进行分组，实现数据的离散化，增强数据稳定性，减少过拟合风险。逻辑回归中进行分箱是非常必要的，其他树模型可以不进行分箱。

Jay__007·2023-09-24 05:47

论文精读GAN: Generative Adversarial Nets

未来发展趋势1基础背景论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.2661源码地址：http://www.github.com/goodfeli/adversarial2优缺点优点：避免了过拟合

EEPI·2023-09-23 23:54

半监督学习matlab,基于自适应图的半监督学习方法与流程

在监督学习中，通过学习大量标记数据，建立模型来预测未标记数据，当标记的数据数量较少时，训练模型具有较弱的泛化能力并且易于过拟合。在许多实际应用中

风折翼·2023-09-23 23:08

【一旸的面试流水账】搜狐

项目流程图2）Tf-idf公式3）Jaccard相似度公式1.2实习经历21）Pair-wisererank的概念2）LR（logistic回归）,参数更新公式，损失函数2.机器学习问svm为什么能够避免过拟合

一旸开启新生活·2023-09-23 19:32

过拟合

index：-机器学习中过拟合的概念-抑制过拟合的方法过拟合过拟合：模型过于复杂，在训练集上面的拟合效果非常好甚至可以达到损失为0但是在测试集的拟合效果很不好欠拟合：模型过于简单在训练集和测试集的拟合的效果都不好例

朱小丰·2023-09-23 17:00

AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

为了减少过拟合，在全连接层采取了dropout，实验结果证明非常有效。

seniusen·2023-09-23 13:28

《动手学深度学习 Pytorch版》 7.5 批量规范化

更深层的网络很复杂容易过拟合。批量规范化对小批量的大小有要求，只有批量大小足够大时批量规范化才是有效的。

AncilunKiang·2023-09-23 09:14

正则化项和L1范数和L2范数的关系

正则化项与L1范数和L2范数之间存在密切的关系，因为正则化项通常使用L1范数和L2范数来惩罚模型的复杂性，以防止过拟合。

Chen_Chance·2023-09-23 08:16

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