过拟合第15页

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.5 权重衰减

4.5.2高维线性回归%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#生成一些数据，为了使过拟合效果更明显，将维数增加到

AncilunKiang·2023-09-13 06:15

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.6 暂退法

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l4.6.1重新审视过拟合整节理论，详见书本。4.6.2扰动的稳健性整节理论，详见书本。

AncilunKiang·2023-09-13 06:34

Pytorch 机器学习专业基础知识+神经网络搭建相关知识

文章目录一、三种学习方式二、机器学习的一些专业术语三、模型相关知识四、常用的保留策略五、数据处理六、解决过拟合与欠拟合七、成功的衡量标准一、三种学习方式有监督学习：1、分类问题2、回归问题3、图像分割4

Wantfly9951·2023-09-13 06:57

神经网络 07(正则化)

因为神经网络的强大的表示能力经常遇到过拟合，所以需要使用不同形式的正则化策略正则化通过对算法的修改来减少泛化误差，目前在深度学习中使用较多的策略有参数范数惩罚，提前终止，DropOut等，接下来我们对其进行详细的介绍

Darren_pty·2023-09-13 05:54

回归与聚类算法系列⑤：逻辑回归

主页：@逐梦苍穹回归与聚类算法系列⭐①：概念简述⭐②：线性回归⭐③：欠拟合与过拟合⭐④：岭回归您的一键三连，是我创作的最大动力1、介绍目标说明逻辑

逐梦苍穹·2023-09-13 00:11

回归与聚类算法系列④：岭回归

主页：@逐梦苍穹回归与聚类算法系列⭐①：概念简述⭐②：线性回归⭐③：欠拟合与过拟合您的一键三连，是我创作的最大动力岭回归（RidgeRegressi

逐梦苍穹·2023-09-13 00:40

插值与拟合的区别以及如何选取

2.拟合拟合是通过拟合一个数学模型或曲线来近似已有数据的趋势。拟合方法旨在找到一个最佳的参数组合，使得拟合曲线与已有数据的差异最小化。如

七七喝椰奶·2023-09-13 00:19

关于深度学习图像数据增广

随着卷积神经网络的发展，各种经典的网络模型在其图像分类任务中都或多或少地采用了数据变形类增广方法以防止过拟合问题。

哥廷根数学学派·2023-09-12 17:25

OpenCV（三十七）：拟合直线、三角形和圆形

1.点集拟合的含义点集拟合是一种通过拟合函数或曲线来近似描述给定离散数据点的技术,在点集拟合中，可以使用不同的函数或曲线拟合方法来拟合直线、三角形和圆形。

Hdnw·2023-09-12 11:44

十动手学深度学习v2 ——卷积神经网络之NiN + GoogLeNet

）InceptionGoogLeNet总结：网络中的网络（NiN）NiN块使用卷积层加两个1x1卷积层后者对每个像素增加了非线性性NiN使用全局平均池化层来替代VGG和AlexNet中的全连接层不容易过拟合

王二小、·2023-09-12 07:31

U-net网络学习记录

比较直接的回答是降采样的理论意义：它可以增加对输入图像的一些小扰动的鲁棒性，比如图像平移，旋转等，减少过拟合

魔法橘子·2023-09-12 02:54

Pytorch Advanced(一) Generative Adversarial Networks

发挥神经网络的想象力，可以说是十分厉害了参考1、AI作家2、将模糊图变清晰(去雨，去雾，去抖动，去马赛克等)，这需要AI具有“想象力”，能脑补情节；3、进行数据增强，根据已有数据生成更多新数据供以feed，可以减缓模型过拟合现象

青山渺渺·2023-09-12 01:50

欠拟合与过拟合

逐梦苍穹·2023-09-11 15:16

常用线性回归模型

当特征数多于实例数，某些数据有问题，或者某些特征相关性高时，线性回归得到的参数常常数值很大，常用Lasso回归和Ridge回归解决这一问题，防止模型过拟合。

xieyan0811·2023-09-11 13:14

机器学习中岭回归、LASSO回归和弹性网络与损失函数

今天咱们来聊点纯技术的东西，这东西是基础，不说往后没法说，在机器学习领域中，我们可以通过正则化来防止过拟合，什么是正则化呢？常见的就是岭回归、LASSO回归和弹性网络。先说说什么叫做过拟合？

天桥下的卖艺者·2023-09-11 11:29

python 三维曲面拟合_scipy.optimize.curve_fit 拟合多维曲面问题

在做模板匹配算法过程中，想要通过拟合高斯曲面的方式实现亚像素精度。

weixin_39553423·2023-09-11 04:08

【深度学习】科研生活365天，深度学习中的过拟合解析，常见解决方案大盘点

一、过拟合过拟合的定义：由于模型过于复杂，模型学习能力过强，而用于训练的数据相对于复杂模型来说比较简单，因此模型会去学习数据中隐含的噪声，导致模型学习不到数据集的真正分布。

AI研习图书馆·2023-09-10 01:42

机器学习入门教学——过拟合、欠拟合、模型验证、样本拆分

1、过拟合定义过拟合指的是模型对训练数据拟合的太好，以至于无法很好地泛化到新数据。原因训练数据不足模型太复杂（如深层神经网络）训练时间太长后果模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。

恣睢s·2023-09-10 00:26

PyTorch程序实现L1和L2正则项

正则化是机器学习中的一个重要概念，它可以帮助我们防止模型过拟合。在这篇文章中，我将详细介绍两种常见的正则化技术：L1和L2正则项。

Dark universe·2023-09-08 09:01

回归与聚类算法系列①：概念简述

目录介绍回归算法聚类算法系类包含内容介绍本章内容：说明线性回归的原理应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式说明线性回归的缺点说明过拟合与欠拟合的原因以及解决方法说明岭回归的原理即与线性回归的不同之处说明正则化对于权重参数的影响说明

逐梦苍穹·2023-09-08 08:52

偏差-方差分解

为避免过拟合，我们经常会在模型的拟合能力和复杂度之间进行权衡。拟合能力强的模型一般复杂度会比较高，易导致过拟合。相反，如果限制模型的复杂度，降低其拟合能力，又可能会导致欠拟合。

单调不减·2023-09-08 08:30

EdgeYOLO：边缘设备上实时运行的目标检测器及Pytorch实现

01概述研究者开发了一种增强的数据增强方法来有效抑制训练过程中的过拟合，并设计了一种混合随机损失函数来提高小目标的检测精度。受FCOS的启发，提出了一种更

边缘计算社区·2023-09-08 05:21

李沐pytorch学习-DropOut

可用于防止过拟合。

三年级王垄翔·2023-09-08 01:27

什么是交叉验证

它的主要目的是确保模型在新的、未见过的数据上也能表现得很好，从而避免过拟合。以下是交叉验证的基本概念和常见方法：基本概念：训练集与测试集：在机器学习中，通常将数据分为训练集和测试集。

：）�东东要拼命·2023-09-07 17:16

深度学习模型的泛化性

一个模型在训练数据上经常被训练得太好即过拟合，以致无法泛化。

完美屁桃·2023-09-07 13:14

【python】kaggle项目之纽约出租车行程时间预测

（4）项目预测结果：通过xgboost建模预测，验证得到模型RMSE的值为0.35568，同时模型稍微有点过拟合。（5）kaggle项目链接：https://www.kaggle.com

深海小海豚·2023-09-07 00:54

L1和L2正则

一定程度上L1正则也可以防止模型过拟合。L2正则：L1损失函数相比于L2损失函数的鲁棒性更好。对异常值更不敏感。

小小白2333·2023-09-06 20:06

机器学习：完整机器学习项目流程，数据清洗

数据要有代表性，否则必然会过拟合。对于分类问题，数据偏斜不能过于严重（平衡），不同类别的数据

生活的探路者·2023-09-06 19:22

【吴恩达机器学习】第三周—逻辑回归、过拟合、正则化

31.jpg1.分类问题（Regression）在分类问题中，你要预测的变量是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。顺便说一下，逻辑回归算法是分类算法，我们将它作为分类算法使用。有时候可能因为这个算法的名字中出现了“回归”使你感到困惑，但逻辑回归算法实际上是一种分类算法，它适用于标签取值离散的情况，如:1001。

Sunflow007·2023-09-06 17:55

（八）从零开始学人工智能--统计学习：统计学习基础知识

统计学习基础知识文章目录统计学习基础知识1.统计学习种类1.1监督学习1.1.1分类问题1.1.2回归问题1.2非监督学习2.统计学习中的基本概念2.1统计学习三要素：模型，策略，算法2.2欠拟合和过拟合

小花技术大本营·2023-09-06 05:35

从卷积层、激活层、池化层到全连接层深度解析卷积神经网络的原理

权值共享全连接神经网络需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播，所以说全连接神经网络可以存储非常多的参数，如果你给它的样本如果没有达到它的量级的时候，它可以轻轻松松把你给他的样本全部都记下来，这会出现过拟合的情况

mm_exploration·2023-09-05 23:26

动手学深度学习（四）多层感知机

多层感知机的从零开始实现1.1初始化模型参数1.2实现Relu函数1.3实现模型1.4训练二、多层感知机的简洁实现2.1实现模型2.2训练三、模型选择3.1训练误差和泛化误差3.2验证数据集和测试数据集3.3过拟合和欠拟合

向岸看·2023-09-05 16:07

深度学习学习笔记——解决过拟合问题的方法:权重衰减和暂退法，与正则化之间的关系

解决过拟合问题是机器学习和深度学习中关键的任务之一，因为它会导致模型在训练数据上表现良好，但在未见数据上表现不佳。

xw555666·2023-09-05 15:48

机器学习知识点总结

目录一、机器学习：二、统计学习：1.统计学习概念：1.1统计学习步骤：1.2统计学习特点：1.3统计学习目的：1.4统计学习的分类2.统计学习三要素：2.1模型：2.2策略：2.3算法：3.模型的评估4.过拟合

Flechazo_lalala·2023-09-05 06:56

机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林解析

它通过拟合一条直线来建立输入特征和输出之间的关系。应用场景预测房价经济数据分析股票价格预测示例import

不一样的老墨·2023-09-04 19:45

机器学习——决策树与随机森林

机器学习——决策树与随机森林文章目录前言一、决策树1.1.原理1.2.代码实现1.3.网格搜索1.4.可视化决策树二、随机森林算法2.1.原理2.2.代码实现三、补充（过拟合与欠拟合）总结前言决策树和随机森林都是常见的机器学习算法

星石传说·2023-09-04 19:44

＜深度学习基础＞ Batch Normalization

现在我们可以使用初始很大的学习率或者选择了较小的学习率，算法也能够快速训练收敛；破坏原来的数据分布，一定程度上缓解过拟合；减少梯度消失，加快收敛速度，提高训练精度。

thisiszdy·2023-09-04 19:39

过拟合、欠拟合的通俗理解！过拟合和欠拟合的解决办法，以及dropout和正则化的讲解，代码实现（对于mnist数据集）！

这里写目录标题一、过拟合、欠拟合的通俗理解二、欠拟合和过拟合的解决办法一、欠拟合二、过拟合一、在网络深度中加入dropout()层次二、正则化一、L2正则化：三、图像增强三、搭建模型的参数的选择一、首先开发一个过拟合模型二

@尚码哥@·2023-09-04 18:50

【人工智能】—_神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略

神经网络、前向传播、反向传播文章目录神经网络、前向传播、反向传播前向传播反向传播梯度下降局部最小值多层前馈网络表示能力多层前馈网络局限缓解过拟合的策略前向传播是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后

Runjavago·2023-09-04 13:24

【人工智能】—_线性分类器、感知机、损失函数的选取、最小二乘法分类、模型复杂性和过度拟合、规范化

Linearpredictions线性预测分类线性分类器感知机感知机学习策略损失函数的选取距离的计算最小二乘法分类求解最小二乘分类矩阵解法一般线性分类模型复杂性和过度拟合训练误差测试误差泛化误差复杂度与过拟合规范化

Runjavago·2023-09-04 13:53

10种防止机器学习模型过拟合的方法

本文介绍机器学习/深度学习建模过程中有效防止模型过拟合的10种方法：增加训练数据集交叉验证正则化合适的特征选择降低模型复杂度集成方法早停法EarlyStopping数据增强Dropout监控训练过程技术交流技术要学会分享

Python数据挖掘·2023-09-04 02:41

机器学习:XGBoost算法

为了提升性能，XGBoost算法主要在以下几个方面做了提升：在目标函数上，XGBoost会考虑模型复杂度，这样可以使学习出来的模型更简单，防止过拟合。

Sun_Sherry·2023-09-03 16:40

机器学习：XGBoost

GBDT的扩展和改进，在GBDT中只用了一阶导信息，XGBoost中考虑了二阶导信息，对LossFunction做了二阶泰勒展开，并在目标函数上加入了正则项，用以权衡目标函数的下降和模型的复杂度，避免过拟合

June__11·2023-09-03 16:09

咸鱼干lili·2023-09-03 14:26

回归拟合 | 灰狼算法优化核极限学习机(GWO-KELM)MATLAB实现

这周有粉丝私信想让我出一期GWO-KELM的文章，因此乘着今天休息就更新了(希望不算晚)作者在前面的文章中介绍了ELM和KELM的原理及其实现，ELM具有训练速度快、复杂度低、克服了传统梯度算法的局部极小、过拟合和学习率的选择不合适等优点

KAU的云实验台·2023-09-03 09:24

机器学习——正则化

一、过拟合第一种是欠拟合，高偏差。第二种拟合较好。第三种过拟合，高方差。过拟合：当特征很多，训练集可能拟合的很好，甚至代价函数的值约等于0，但是这个模型却不能泛化到新的数据集中，预测新的数据并不好。

BioLearner·2023-09-03 03:59

丢弃法Dropout

丢弃法Dropout：一种抑制过拟合的方法。

windmyself·2023-09-03 01:38

正则化，权重衰减，Dropout丢弃法

正则化正则化（Regularization）是机器学习中常用的一种技术，通过在模型训练过程中引入附加项或约束来控制模型复杂度，并减少过拟合问题。

努力学CV·2023-09-03 01:07

丢弃法(dropout)

1对于丢弃法的一点小思考(1)对于模型设计我们可以把隐藏层设计的稍微大一点然后用dropout控制隐藏层大小这样的设计可能比隐藏层设计的小一点的效果更好，防止过拟合，dropout其实就是一个正则项。

苏小贤·2023-09-03 01:36

丢弃法（Dropout）

原文链接见丢弃法（Dropout）——从零开始在深度学习中，一个常用的应对过拟合（overfitting）问题的方法叫做丢弃法。

对酒当鸽·2023-09-03 01:36

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