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过拟合
神经网络基础-神经网络补充概念-52-正则化网络的激活函数
概念正则化是一种用于减少
过拟合
(overfitting)的技术,可以在神经网络的各个层次中应用,包括激活函数。
丰。。
·
2023-08-19 20:31
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
神经网络简单理解:机场登机
目录神经网络简单理解:机场登机编辑激活函数:转为非线性问题编辑激活函数ReLU通过神经元升维(神经元数量):提升线性转化能力通过增加隐藏层:增加非线性转化能力编辑模型越大,容易在机场迷失方向
过拟合
编辑神经网络简单理解
ZhangJiQun&MXP
·
2023-08-19 19:12
2023
AI
人工智能
深度学习
机器学习
什么是卷积神经网络
目录什么是卷积神经网络全链接相对笨重:大胖子编辑编辑参数众多:容易造成
过拟合
编辑卷积核:进行图像特征提取,源于卷积原理:求相交面积卷积的作用卷积的意义编辑通过卷积核减少参数深度卷积网络ReLu函数:负数变成
ZhangJiQun&MXP
·
2023-08-19 16:06
2023
AI
深度学习
cnn
神经网络
随机森林
过拟合
问题及解决办法
二、随机森林为什么容易
过拟合
?随机森林由多个决策树集成而成,每个决策树都是在训练集上训练的。
VicRestart
·
2023-08-19 14:56
python
随机森林
算法
机器学习
数据维度爆炸怎么办?一文详解机器学习 5 大常用的特征选择方法
但特征选择是一个重要的数据预处理过程,特征选择主要有两个功能:减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少
过拟合
增强对特征和特征值之间的理解好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构
我爱Python数据挖掘
·
2023-08-19 13:16
python
机器学习
人工智能
sklearn
python
深度学习中的欠拟合与
过拟合
区别是?
模型选择、欠拟合和
过拟合
在前几节基于Fashion-MNIST数据集的实验中,我们评价了机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。
浩波的笔记
·
2023-08-19 03:33
用pytorch实现google net
GoogleNet的设计目标是构建一个更深的网络架构,以提高准确性,并通过减少网络参数的数量来降低
过拟合
的风险。它采用了"Ince
天一生水water
·
2023-08-18 23:08
pytorch
人工智能
python
神经网络基础-神经网络补充概念-62-池化层
概念池化层(PoolingLayer)是深度学习神经网络中常用的一种层级结构,用于减小输入数据的空间尺寸,从而降低模型的计算复杂度,减少
过拟合
,并且在一定程度上提取输入数据的重要特征。
丰。。
·
2023-08-18 12:45
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
DNNGP、DeepGS 和 DLGWAS模型构成对比
dropout层:在神经网络中,dropout层是一个非常有效的正则化技术,主要作用是防止模型
过拟合
。dropout层在训练时会随机将一些网络单元暂时“屏蔽”,即将其输出值设置为0。
talentsta
·
2023-08-18 06:33
python
神经网络基础-神经网络补充概念-57-多任务学习
多任务学习的优势在于可以通过共享模型参数和特征表示来促进任务之间的知识传递,从而加速模型训练,提高模型的泛化性能,减少
过拟合
,并
丰。。
·
2023-08-17 23:55
神经网络补充
神经网络
神经网络
学习
人工智能
神经网络基础-神经网络补充概念-34-正则化
概念正则化是一种用于控制模型复杂度并防止
过拟合
的技术,在机器学习和深度学习中广泛应用。它通过在损失函数中添加一项惩罚项来限制模型的参数,从而使模型更倾向于选择简单的参数配置。
丰。。
·
2023-08-17 07:27
神经网络
神经网络补充
神经网络
人工智能
深度学习
神经网络基础-神经网络补充概念-35-为什么正则化可以减少
过拟合
概念正则化可以减少
过拟合
的原因在于它通过限制模型的复杂性来约束参数的取值范围,从而提高了模型的泛化能力。
丰。。
·
2023-08-17 07:27
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
神经网络基础-神经网络补充概念-36-dropout正则化
概念Dropout是一种常用的正则化技术,用于减少深度神经网络中的
过拟合
问题。
丰。。
·
2023-08-17 07:25
神经网络
神经网络补充
神经网络
人工智能
深度学习
深度学习2:
过拟合
解决办法
1.通过噪声正则化解决
过拟合
问题噪声正则化是一种解决
过拟合
问题的有效方法。该方法通过向训练数据添加随机噪声,从而使模型更加鲁棒,并减少对训练数据的过度拟合。噪声正则化可以通过多种方式实现。
学术菜鸟小晨
·
2023-08-17 07:13
深度学习
人工智能
深度学习(RNN系列、CNN、 Attention系列 + 激活函数 + 损失函数 + 优化器 + BN + Transformer+Dropout)
过拟合
和欠拟合欠拟合的话,模型对训练集本身学习能力就不足,增大模型复杂度
过拟合
的话,一般体现在测试集上,训练集效果和测试集效果差别太大,一般操作是降低模型复杂度,增大数据集的量。。
William张
·
2023-08-17 03:22
深度学习
R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析|附代码数据
可以通
过拟合
模型进行各种预测。
·
2023-08-17 00:11
数据挖掘深度学习
13 计算机视觉-代码详解
13.2微调为了防止在训练集上
过拟合
,有两种办法,第一种是扩大训练集数量,但是需要大量的成本;第二种就是应用迁移学习,将源数据学习到的知识迁移到目标数据集,即在把在源数据训练好的参数和模型(除去输出层)
顺顺不吃竹笋
·
2023-08-16 09:08
动手学深度学习
计算机视觉
人工智能
Task03:
过拟合
、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶
错题回顾测试数据集不可以用来调整模型参数,如果使用测试数据集调整模型参数,可能在测试数据集上发生一定程度的
过拟合
,此时将不能用测试误差来近似泛化误差。
Crystality
·
2023-08-16 09:27
超赞的学习笔记——《Python深度学习8:影像资料增强》
这种方法可以帮助提高模型的泛化能力,减少
过拟合
(Over-Fitting),并提升影像辨识效果。本篇博文将介绍AI图像资料增强的定义、方法和优缺点。
WPG大大通
·
2023-08-16 08:34
python深度学习
计算机视觉
图像处理
opencv
python
深度学习
第5章:神经网络
过拟合
早停:划分训练集和验证集,若训练集误差降低而验证集升高则停止训练。
why151
·
2023-08-15 08:05
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
实践-CNN卷积层
损失函数:fit模型,训练3BatchNormalization效果4参数对比
过拟合
了,先调数据,再调模型5测试效果迭代了30多次。
longerVR
·
2023-08-15 07:50
DL
cnn
人工智能
神经网络
【Python机器学习】浅谈监督学习及经典算法
分类问题的目标是预测类别标签回归任务的目标是预测一个连续值(预测一个数值)泛化、
过拟合
与欠拟合一个模型能够对没见过的数据做出准确预测,我们就说它能够从训练集泛化到测试集。
rliu2002
·
2023-08-15 06:38
Python
python
机器学习
算法
监督学习
六 动手学深度学习v2 ——权重衰退+dropout
1.权重衰退最常见的用来处理
过拟合
的方法使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为软性限制总结:正则化是处理
过拟合
的常用方法:在训练集的损失函数中加入惩罚项,以降低学习到的模型的复杂度。
王二小、
·
2023-08-14 18:32
动手学深度学习
深度学习
人工智能
五 动手学深度学习v2 —— 模型选择+欠拟合和
过拟合
模型选择欠拟合和
过拟合
4.4.2.2.K折交叉验证当训练数据稀缺时,我们甚至可能无法提供足够的数据来构成一个合适的验证集。这个问题的一个流行的解决方案是采用K折交叉验证。
王二小、
·
2023-08-14 18:01
动手学深度学习
深度学习
人工智能
PyTorch深度学习实战(10)——
过拟合
及其解决方法
PyTorch深度学习实战(10)——
过拟合
及其解决方法0.前言1.
过拟合
基本概念2.添加Dropout解决
过拟合
3.使用正则化解决
过拟合
3.1L1正则化3.2L2正则化4.学习率衰减小结系列链接0.前言
过拟合
盼小辉丶
·
2023-08-14 13:53
PyTorch深度学习实战
深度学习
pytorch
人工智能
比赛心得和pytorch(等)踩得坑
在训练的时候加入一定的噪声,可以降低
过拟合
读取图像,要用wb选项Linux出现unabletolocatepackage,可能是aptget需要updateSsh老是被refuse,但是服务器上没有黑名单
NatsuYori
·
2023-08-14 09:32
随机森林(Random Forest)
随机森林有许多优点:具有极高的准确率随机性的引入,使得随机森林不容易
过拟合
随机性的引入,使得随机森林有很好的抗噪音能力能处理高维度的数据,并且不用做特征选择既能处理离散型数据,也能处理连续型数据,数据集无需规范化训练速度快
HU_LSS
·
2023-08-14 06:45
机器学习
第4章:决策树
ID3C4.5Cart
过拟合
缺失值多变量决策树可以构造曲线边界,例如敲声*3+色泽>1.5。
why151
·
2023-08-14 03:02
机器学习
决策树
算法
机器学习
困惑度、主题一致性,lda模型找出主题相关词
即主题的个数越多,模型的困惑度就越低,但是注意一点,当主题数很多的时候,生成的模型往往会
过拟合
,所以不能单纯依靠困惑度来判断一个模型的好坏。这时候我们的另一个判断标准就
stay_foolish12
·
2023-08-13 22:54
python
自然语言处理
数据挖掘
python
开发语言
刷题错题笔记
刷题错题笔记N-最近邻前序遍历、中序遍历、后序遍历循环队列判断条件STL中的优先队列是采用什么数据结构来实现的降低
过拟合
的方法降低欠拟合的方法Xgboost对异常值很敏感LIFO指后进先出类域界面方程法中
starvapour
·
2023-08-13 19:07
学习笔记
《深度学习与图像分析——基础与应用》书籍阅读
训练集:训练模型测试集:测试模型的泛化能力验证集:验证模型是否
过拟合
数据增强的常用方法:●翻折(类似于镜面的翻折);●旋转●缩放●裁剪●平移●添加噪声神经网络学习的目的就是为了找出能使得
小南/南儿
·
2023-08-13 13:01
深度学习
书籍
深度学习
人工智能
计算机视觉
视觉检测
图像处理
深度学习基础知识笔记
应用领域3计算机视觉任务4视觉任务中遇到的问题5得分函数6损失函数7前向传播整体流程8返向传播计算方法1梯度下降9神经网络整体架构11神经元个数对结果的影响12正则化和激活函数1正则化2激活函数13神经网络
过拟合
解决办法
longerVR
·
2023-08-13 11:22
深度学习
笔记
人工智能
ROC曲线
过拟合
,画出来一条折线?
今天还是因为ROC的问题被审稿人难住了,才意识到自己统计知识的匮乏,事情的经过是这样的,我在文章中加了一个这样的图然后审稿人就提了这样一个问题Infigure5,thedifferencebetweenROCcurvesoftrainingandtestdatasetssuggestoverfitting.Whatmodelwasusedtocomputesthis.Also,ROCshouldh
解琪琪
·
2023-08-13 09:59
卷积相关点
从传统的神经网络到卷积神经网络一.传统的神经网络(全连接网络)参数太多,冗余度高,容易
过拟合
,难以训练二.卷积神经网络1.空间平移的不变性:当输入的图像在空间上发生平移时,CNN的相应不发生改变,即CNN
S_h_a_
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2023-08-12 16:55
深度学习
人工智能
决策树的剪枝问题
决策树的
过拟合
问题决策树是一种分类器,通过ID3,C4.5和CART等算法可以通过训练数据构建一个决策树。
城市中迷途小书童
·
2023-08-11 22:40
目标检测-识别提升方法记录
目标检测提升方法记录1.添加预训练(imagenet/coco),增强模型泛化能力,缓解
过拟合
,减少误检(很有用),无副作用。
NineDays66
·
2023-08-10 07:54
目标检测
人工智能
深度学习
神经网络原理概述
多层感知机(Multi-LayerPerceptron,MLP)2.激活函数2.1.单位阶跃函数2.2.sigmoid函数2.3.ReLU函数2.4.输出层激活函数3.损失函数4.梯度下降和学习率5.
过拟合
和
铃音.
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2023-08-09 20:43
深度学习
神经网络
mvc
人工智能
面试(技术|业务)题
set2使用set1.intersection(set2)3.关于GBDT的问题3.1GBDT中有哪些参数弱学习器的个数学习率子采样(注:这里是不放回抽样),一般使用训练集的0.5-0.8的样本,防止
过拟合
Drakens_Africa
·
2023-08-09 09:34
面试知识
数据分析
面试
算法
动手学DL——MLP多层感知机【深度学习】【PyTorch】
文章目录4、多层感知机(MLP)4.1、多层感知机4.1.1、隐层4.1.2、激活函数σ4.2、从零实现多层感知机4.3、简单实现多层感知机4.4、模型选择、欠拟合、
过拟合
4.5、权重衰退4.6、丢失法
来杯Sherry
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2023-08-09 09:24
深度学习
Python
深度学习
pytorch
人工智能
[动手学深度学习-PyTorch版]-3.12深度学习基础-权重衰减
3.12权重衰减上一节中我们观察了
过拟合
现象,即模型的训练误差远小于它在测试集上的误差。虽然增大训练数据集可能会减轻
过拟合
,但是获取额外的训练数据往往代价高昂。
蒸饺与白茶
·
2023-08-08 22:14
【DeepLearning】GoogLeNet Incepetion V1 V2 V3创新点比较总结汇总
一、GoogLeNetIncepetionV1总结创新点:为解决巨大的参数量带来的
过拟合
和大大增加的计算成本问题,提出了Inception结构:对于inception结构而言:1.密集成分来近似最优的局部稀疏结构
zsWang9
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2023-08-07 23:23
DeepLearning
6_回归算法 —欠拟合、
过拟合
原因及解决方法
文章目录一、
过拟合
与欠拟合1
过拟合
1.1线性回归的
过拟合
1.2
过拟合
和正则项1.2.1带有L2正则化的线性回归—Ridge回归1.2.2带有L1正则化的线性回归—LASSO回归1.2.3Ridge(L2
少云清
·
2023-08-07 21:21
机器学习
回归
数据挖掘
人工智能
模型训练技术指南
目录引言1.模型训练的重要性2.数据预处理3.特征工程4.模型选择与评估5.参数调优6.模型集成7.
过拟合
与欠拟合8.模型保存与加载9.分布式训练与加速10.最佳实践与常见问题引言模型训练是机器学习领域中至关重要的一步
Yan-英杰
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2023-08-07 20:33
深度学习
语言模型
大数据
模型评估与选择
过拟合
:学习器把训练样本学得‘太好’了的时候,很可能把训练样自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质,这样导致泛化性能下降。此现象称为‘
过拟合
’。
正树_9838
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2023-08-07 11:55
【推荐系统】wss课程-特征交叉
如果做二阶特征交叉,那么参数量为O(特征数量平方),计算量大,而且容易造成
过拟合
。因式分解机(FactorizedMachine,FM)用低秩矩阵分解的方式降低参数量,加速计算。
sdbhewfoqi
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2023-08-07 09:38
推荐系统
深度学习
信用评分卡DAY8-9
演练:训练和验证逻辑回归模型任务目标构建逻辑回归模型并对数据样本进行预测理解和掌握逻辑回归模型性能的评价指标和方法理解
过拟合
的产生以及通过惩罚项进行抑制的方法任务描述【dataset/titanic_train.csv
MirandaM
·
2023-08-07 00:12
暑期实训
深度学习基础知识扫盲
(Non-supervisedlearning)无监督学习的算法无监督学习使用场景术语特征值特征向量特征工程(Featureengineering)特征缩放Sigmodfunction决策边界激活函数
过拟合
羊羊羊i
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2023-08-06 12:58
深度学习
深度学习
人工智能
Python实现决策树算法:完整源码逐行解析
决策树的缺点是容易
过拟合
,对噪声和不平衡数据敏感,可能不稳定等。
高垚淼
·
2023-08-06 06:06
算法
大数据
python
决策树
开发语言
机器学习
算法
人工智能
机器学习基础概念
公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter大家好,我是Peter~本文主要机器学习的一些基本内容,包含:除了分类和回归之外的其他机器学习形式评估机器学习模型的规范流程为深度学习准备数据特征工程解决
过拟合
处理机器学习问题的通用流程
皮皮大
·
2023-08-06 00:42
决策树与GBDT方法串讲
决策树的缺点有
过拟合
和欠拟合。这两个问题都可以采用集成学习的方法来解
打杂算法工程师
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2023-08-05 21:59
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