过拟合第18页

基于遗传算法改进的极限学习机分类识别，ga-elm分类识别

代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：https://download.csdn.net/download/abc991835105/88169301背影极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络，拥有无限拟合能力，但是容易过拟合

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-08-05 15:00

机器学习基础理论-1 正则化

为解决过拟合问题，加入正则化项或者规则项，对模型的复杂程度进行惩罚，让模型更加简单。正则化规则化函数Ω(w)通常可以选择L1、L2范数。λ在这里我们称做正则化参数。

Python_Franklin·2023-08-05 10:04

集成学习算法是什么？如何理解集成学习？

机器学习的两个核心任务任务一：如何优化训练数据—>主要用于解决欠拟合问题任务二：如何提升泛化性能—>主要用于解决过拟合问题集成学习中boosting和Bagging只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单

传智教育·2023-08-05 05:33

机器学习---概述(二)

文章目录1.模型评估1.1分类模型评估1.2回归模型评估2.拟合2.1欠拟合2.2过拟合2.3适当拟合总结：3.深度学习3.1层次（Layers）：3.2神经元（Neurons）：3.3总结1.模型评估模型评估是机器学习中一个重要的步骤

肥大毛·2023-08-05 03:01

从零构建深度学习推理框架-3 手写算子relu

Relu介绍：relu是一个非线性激活函数，可以避免梯度消失，过拟合等情况。我们一般将thresh设为0。

库达ZT·2023-08-04 21:52

机器学习系列7：CART树和剪枝

一、剪枝1.为什么要剪枝在决策树生成的时候，更多考虑的是训练数据，而不是未知数据，这会导致过拟合，使树过于复杂，对于未知的样本不准确。

_世界和平_·2023-08-04 03:30

【深度学习面试八股文】-- 1-5

目录1.如何处理样本不均衡问题2.数据增强方法3.过拟合的解决办法4.正则化5.激活函数6.梯度爆炸，梯度消失，梯度弥散是什么，为什么会出现这种情况以及处理办法1.如何处理样本不均衡问题a.样本的过采样和欠采样欠采样

羽峰码字·2023-08-03 22:05

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第5章神经网络

算法如下（公式参考西瓜书）停止条件与缓解BP过拟合的策略有关，一种策略是“早停”，一种是“正则化”。

一个甜甜的大橙子·2023-08-03 17:32

机器学习06 数据准备-(利用 scikit-learn基于Pima Indian数据集作数据特征选定)

通过选择最重要的特征，可以减少模型的复杂性，降低过拟合的风险，并提高模型的训练和预测效率。特征选定的过程可以采用以下一些常见的方法：相关性分析：通过计算特征与目标变量之间的相关性，选择与目标变量高

玩转AI·2023-08-03 16:18

【机器学习】Overfitting and Regularization

OverfittingandRegularization1.过拟合添加正则化2.具有正则化的损失函数2.1正则化线性回归的损失函数2.2正则化逻辑回归的损失函数3.具有正则化的梯度下降3.1使用正则化计算梯度

CS_木成河·2023-08-03 02:03

YOLOV2简介

有了BN便可以去掉用dropout来避免模型过拟合的操作。BN层的添加直接将mAP硬拔了2个百分点，这一操作在yolo_v3上依然有所保留，BN层从v2开始便成了yolo算法的标配。highres

奋斗_蜗牛·2023-08-02 20:40

机器学习：训练集与测试集分割train_test_split

1引言在使用机器学习训练模型算法的过程中，为提高模型的泛化能力、防止过拟合等目的，需要将整体数据划分为训练集和测试集两部分，训练集用于模型训练，测试集用于模型的验证。

智慧医疗探索者·2023-08-02 17:53

day7-凸优化

矛盾纯粹的优化方法是最小化训练集的损失函数而我们的目标是测试集损失函数的最小化，也就是可以泛化而不是过拟合需要避免的几种情况：局部最小值鞍点梯度消失优化的目标：凸函数，凸函数没有局部最小值，这样训练得到的就是全局最小值

wamgz·2023-08-02 15:02

pytorch学习——正则化技术——权重衰减

一、概念介绍权重衰减（WeightDecay）是一种常用的正则化技术，它通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度，从而防止过拟合。

一只小百里·2023-08-02 08:11

pytorch学习——正则化技术——丢弃法（dropout）

一、概念介绍在多层感知机（MLP）中，丢弃法（Dropout）是一种常用的正则化技术，旨在防止过拟合。

一只小百里·2023-08-02 08:06

深度学习笔记-暂退法（Drop out）

背景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。

闪闪发亮的小星星·2023-08-02 08:36

深度学习，神经网络介绍

目录1.神经网络的整体构架2.神经网络架构细节3.正则化与激活函数4.神经网络过拟合解决方法1.神经网络的整体构架ConvNetJSdemo:Classifytoy2Ddata我们可以看看这个神经网络的网站

Williamtym·2023-08-01 11:17

PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案

通常，batchsize不宜太大，因为网络容易过拟合，但也不宜太小，因为这会导致收敛速度慢。当处理高分辨率图像

冷冻工厂·2023-08-01 11:44

正则化之参数惩罚

预防过拟合这个答案给出了解释：当过拟合的时候，为了匹配测试集里的所有数据，泛化不好的高阶函数会产生很大的抖动，抖动导致导数变得很大，需要系数很大才能拟合所有的数据。

若_6dcd·2023-08-01 07:50

机器视觉

折交叉验证全连接神经网络多层感知器（全连接神经网络）激活函数SOFTMAX和交叉熵计算图与反向传播再谈激活函数Adam算法Xavier初始化（应用于sigmoid函数）HE初始化或MSRA（用于ReLU函数）批归一化欠拟合、过拟合与

王梦辰今天背单词了吗·2023-08-01 03:18

过拟合的一些问题

给力桃·2023-07-31 23:14

机器学习——Dropout原理介绍

一：引言文章转载自小梦想大愿望因为在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少的话，这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。

sinat_29552923·2023-07-31 19:28

机器学习笔记8——抑制过拟合之Dropout、BN

过拟合：网络在训练数据上效果好，在测试数据上效果差。

hello everyone！·2023-07-31 19:28

机器学习&&深度学习——Dropout

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——权重衰减订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助Dropout重新审视过拟合扰动的稳健性实践中的Dropout

布布要成为最负责的男人·2023-07-31 19:27

加入惩罚项的逻辑回归（正则化）——Octave代码

逻辑回归的代价函数：当特征较多时，需要高阶多项式去拟合，那么容易出现过拟合的状态，此时需要正则化来进行处理，从而避免过拟合的情况发生，提供泛化能力。惩罚项：正则化后的代码：J=1/m*sum(-y.

Dreamcatcher风·2023-07-31 13:04

论文笔记：COST: CONTRASTIVE LEARNING OF DISENTANGLEDSEASONAL-TREND REPRESENTATIONS FORTIME SERIES FOREC

contrastiveloss——>学习趋势和周期性representation传统的时间序列预测模型将特征表示学习和预测任务放在一块迭代很多非线性层来同时进行特征提取和预测回归任务但这样的方式可能会导致模型过拟合

UQI-LIUWJ·2023-07-30 23:44

机器学习&&深度学习——权重衰减

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——模型选择、欠拟合和过拟合订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助权重衰减讨论（思维过一下，后面会总结）权重衰减使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为柔性限制对最优解的影响参数更新法则总结高维线性回归从零开始实现初始化模型参数定义

布布要成为最负责的男人·2023-07-30 10:57

秋招面经

xgboost相对于其他树模型的优点，支持特征粒度的并行处理，决策树最耗时的步骤就是对特征的值排序，因此可以大大加速训练过程；同时借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算；对代价函数做了二阶

大豆油·2023-07-30 02:07

pytorch学习——模型选择

这涉及到许多关键概念，包括偏差与方差，过拟合与欠拟合，训练误差和泛化误差，交叉验证，正则化，以及不同的模型选择标准。

一只小百里·2023-07-30 01:19

图片生成--扰动旋转噪声

2.数据预处理与数据提升为了尽量利用我们有限的训练数据，我们将通过一系列变换堆数据进行提升，这样我们的模型将看不到任何两张完全相同的图片，有利于抑制过拟合，使得模型的泛化能力更好。

MusicDancing·2023-07-29 14:30

机器学习&&深度学习——模型选择、欠拟合和过拟合

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——多层感知机的简洁实现订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助在机器学习中，我们的目标是发现模式。但是，我们需要确定模型不只是简单记住了数据，还要确定模型真正发现了一种泛化的模式。我们的模型需要判断从未见过的情况，只有当模型发现了一种泛化模式时，才会作出有效的预测。正式地讲，我们的目标是发现某些模式，这

布布要成为最负责的男人·2023-07-29 10:31

模型调参及优化

调参调权重参数，偏置参数训练数据集用来训练参数w，b调超参数验证数据集用来选择超参数学习率lr，隐藏层大小等如何调参当泛化误差和训练误差都没有降下去说明欠拟合；当训练误差降下去，但泛化误差出现上升形式，说明过拟合优化权重衰退在过拟合时

他是一个俗人啊·2023-07-29 06:24

卷积神经网络基础

二、卷积神经网络基础CNN的核心思想如果简单采用全连接的方式去训练模型，参数量过多难以训练，训练结束后也很容易导致过拟合，CNN能够有效的解决这一问题，其核心思想包括两点：（1）局部连接：视觉是具有局部性的

清榎·2023-07-28 21:55

HyperGBM用4记组合拳提升AutoML模型泛化能力

经过大量的实践证明比较有效的方式包括：利用EarlyStopping防止过拟合通过正则化降低模型的复杂度使用更多的训练数据尽量使用更少的特征使用CV来选择模型和超参数使用Ensemble来提升泛化能力Earlystopping

九章云极DataCanvas·2023-07-28 10:19

HyperGBM的三种Early Stopping方式

本文作者：杨健，九章云极DataCanvas主任架构师很多机器学习框架如都提供了EarlyStopping策略，主要用来防止模型过拟合。

九章云极DataCanvas·2023-07-28 10:19

机器学习基础数据集、特征工程、特征预处理、特征选择 7.27

机器学习基础1.数据集2.特征工程3.学习分类4.模型5.损失函数6.优化7.过拟合8.欠拟合数据集又称资料集、数据集合或者资料集合，是一种由数据所组成的集合特征工程1.特征需求2.特征设计3.特征处理特征预处理

孤独memories·2023-07-28 08:00

【模型欠拟合与过拟合（正则化）】

介绍在机器学习和深度学习中，我们常常遇到两个关键问题：模型欠拟合和模型过拟合。这两个问题都与模型的拟合能力有关，即模型对训练数据的拟合程度。

武帝为此·2023-07-28 06:10

Tensorflow(二)

一、过拟合过拟合现象:机器对于数据的学习过于自负(想要将误差减到最小)。解决方法:利用正规化方法二、卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是近些年来逐渐兴起的人工神经网络，主要用于图像分类、计算机视觉等。

几两春秋梦_·2023-07-27 10:18

论文笔记|CVPR2023:Supervised Masked Knowledge Distillation for Few-Shot Transformers

arxiv.org/pdf/2303.15466.pdf代码链接：https://github.com/HL-hanlin/SMKD1Motivation1.ViT在小样本学习（只有少量标记数据的小型数据集）中往往会过拟合

李问号·2023-07-27 07:50

人工智能10大算法-CNN(Convolutional Neural Networks)-笔记

卷积(CNN)目的:提特征CNN架构池化(Pooling)Dropout权值共享池化目的:降采样(subsample)，减小参数(防止过拟合)减少输入图片大小也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响有大小

GeekPlusA·2023-07-27 06:29

深度学习——过拟合和Dropout

基本概念什么是过拟合？过拟合（Overfitting）是机器学习和深度学习中常见的问题之一，它指的是模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的新数据上表现较差的现象。

时代&信念·2023-07-27 00:52

如何解决过拟合/欠拟合问题

文章目录1.什么是过拟合/欠拟合2.如何防止过拟合3.如何防止欠拟合1.什么是过拟合/欠拟合过拟合：模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差；即模型的泛化能力差。

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-07-27 00:51

实用随机森林 - 针对时间序列的 kaggle 技巧

Rita_曾小辰·2023-07-26 21:02

机器学习概念

基于规则的学习3.基于模型学习4.机器学习数据集描述二、机器学习分类1.监督学习1.1分类问题1.2回归问题2.无监督学习2.1聚类问题2.2数据降维3.半监督学习4.强化学习三、拟合问题1.欠拟合2.过拟合

加油吶·2023-07-26 07:34

对于yolo模型的训练，我每次增加了数据集，就利用上次训练留在的最好权重作为初始化权重进行训练，这样做是正确的吗

这种做法被称为"增量训练"(IncrementalTraining),它有以下好处:1.减少过拟合。使用上一次训练的权重作为初始化,可以继续在原有的模型基础上进行优化,避免模型快速过拟合新的训练集。

ulimate_·2023-07-25 23:35

机器学习方法与原则

小心过拟合未见样本（所有没做过的题）往往有指数级别或者无穷多个。测试集和训练集都属于未见样本。

lov_vol·2023-07-25 23:18

机器学习 day29（高偏差、高方差，参数d对模型的影响）

若给右图数据集拟合四阶多项式（d取4），则该模型有很高的方差（过拟合）。因为它对训练集拟合良好，但对验证集泛化不好，所以Jtrain很低，但Jcv远高于Jtrain若给中图数据集拟合

丿罗小黑·2023-07-25 18:11

机器学习 day30（正则化参数λ对模型的影响）

很大时，在最小化J的过程中，w会很小且接近0，此时模型f(x)近似于一个常数，所以此时模型欠拟合，Jtrain和Jcv都很大当λ很小时，表示模型几乎没有正则化，而四阶多项式的模型十分弯曲，所以此时模型过拟合