过拟合第23页

机器学习中的L0、L1、L2正则化

过拟合过拟合问题在机器学习中是一个经常遇到的问题，所谓过拟合，即模型过度地拟合了训练数据，从而导致模型在训练数据上表现极佳，但在未知数据上表现却较差。

Jarkata·2023-04-10 04:06

人工智能基础概念1：模型、拟合、最大似然估计、似然函数、线性回归、sigmoid函数、逻辑回归

一、模型、拟合（fitting）和过拟合（overfitting）人工智能中的模型（ArtificialIntelligenceModel）指的是一些算法和数学模型，用于处理和分析大量的数据和信息，并通过训练和学习来不断优化自己的表现和预测准确性

LaoYuanPython·2023-04-10 03:33

基于多尺度权值选择对抗网络的部分迁移故障诊断

创新性地构建MDAN，避免了单个分类器的过拟合，增强了领域混淆。在实例权值的选择上，实例权值直接由MDAN的概率输出得到。在类权值的选择上，利用

是渣渣呀·2023-04-09 22:57

概念整理

看论文的时候看到里面用这个来形容model、大概就是高方差对应过拟合、高偏差对应欠拟合。。。

桉豆子·2023-04-09 18:03

面试干货！21个必知数据科学面试题和答案

回答者：MatthewMayo正则化是添加一个调优参数的过程模型来引导平滑以防止过拟合。(参加

WorkingData·2023-04-09 14:17

CNN_LSTM对于时间序列较好的参数，一些较好的案例

一般来说，增加网络的层数和隐藏单元数量可以提高模型的准确性，但过高的参数设置会导致过拟合。

BE东欲·2023-04-09 12:23

pytorch nn.MaxPool2d 池化层深度讲解及代码举例

使用池化层既可以加快计算速度也有防止过拟合问题的作用。池化层前向传播的过程中也是通过一个类似过滤器的结构完成的，池化层中的计算不是节点的加权和，而是采用了更加简单的最大值或者平均值计算。

weixin_42713739·2023-04-09 12:23

金融风控之贷款违约预测挑战赛 Task4

模型原理学习逻辑回归模型（已学完）训练速度快、可解释性好、占用资源少需要处理缺失值和异常值；不能解决非线性问题；难处理多重共线性数据，难处理数据不均衡；准确率不高决策树模型简单直观、可解释性强、数据预处理简单容易过拟合

怕热的波波·2023-04-09 09:18

regularization

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。但训练误差

神奇蚂蚁·2023-04-09 04:30

梯度下降

越多，可能过拟合。（纵向）层数也可以提高网络深度。（横向）（2）感知机H=w*x+b网络层数增加，增加非线性能力。例如：第

喜欢甜食的成先生·2023-04-08 22:16

深度学习调参的技巧

如何调参：batchsize要合适epoch要合适，观察收敛情况，防止过拟合是否添加batchnomaldropout是否需要激活函数选择：除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用

moletop·2023-04-08 21:50

Pytorch入门

Pytorch入门1_传统深度学习1.1_实现流程1.2_nn.module1.3_过拟合1.4_优化器2_卷积神经网络2.1_相关技术2.1.1_神经元2.1.2_卷积2.1.3_Pooling池化2.1.4

i佳佳的奶茶·2023-04-08 17:26

机器学习笔记之正则化(三)权重衰减角度(偏差方向)

lambda,\mathcalCλ,C正则化与非正则化之间的偏差偏差的计算过程引言上一节从直观现象的角度观察权重W\mathcalWW是如何出现权重衰减的，并且介绍了W\mathcalWW的权重衰减是如何抑制过拟合的发生

静静的喝酒·2023-04-08 17:39

机器学习笔记之正则化(一)拉格朗日乘数法角度

机器学习笔记之正则化——拉格朗日乘数法角度引言回顾：基于正则化的最小二乘法正则化描述正则化的优化对象常见的正则化方法正则化角度处理神经网络的过拟合问题场景构建最优模型参数的不确定性最优模型参数不确定性带来的问题约束模型参数的方法从图像角度观察从拉格朗日求解角度观察关于常数

静静的喝酒·2023-04-08 17:09

机器学习笔记之正则化(二)权重衰减角度(直观现象)

机器学习笔记之正则化——权重衰减角度[直观现象]引言回顾：拉格朗日乘数法角度观察正则化过拟合的原因：模型参数的不确定性正则化约束权重的取值范围L1L_1L1正则化稀疏权重特征的过程权重衰减角度观察正则化场景构建权重衰减的描述过程权重衰减与过拟合之间的联系总结引言上一节介绍了从拉格朗日乘数法角度观察正则化

静静的喝酒·2023-04-08 17:09

人工智能面试总结（4）—— 正则优化函数

人工智能面试-题目指路（4）——正则优化函数说说过拟合与欠拟合?过拟合和欠拟合是机器学习中常见的问题。

小巫山云子·2023-04-08 17:34

神经网络中weight decay起到的做用是什么？momentum呢？normalization呢？

一、weightdecay（权值衰减）的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度，其最终目的是防止过拟合。在损失函数中，weightdecay是放在正则项（regulariz

夏天7788·2023-04-08 16:09

权值衰减weight decay的理解

1.介绍权值衰减weightdecay即L2正则化，目的是通过在Loss函数后加一个正则化项，通过使权重减小的方式，一定减少模型过拟合的问题。

@BangBang·2023-04-08 16:15

机器学习笔记03 -- GBDT回归、二分类、多分类问题

一、GBDT回归1偏差方差，过拟合欠拟合偏差bias：是用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值与真实模型的输出值之间的差异。

wafq·2023-04-08 15:36

机器学习-吴恩达

-2logistic(sigmoid)functionP6-3决策边界(decisionboundary)P6-4代价函数P6-5简化代价函数与梯度下降P6-6高级优化P6-7多元分类：一对多P7-1过拟合问题

卓卓世界·2023-04-08 13:46

深度学习算法优化系列一 | ICLR 2017《Pruning Filters for Efficient ConvNets》

剪枝最初应用应该是在决策树算法中，通过降低决策树的模型复杂度防止过拟合。在CNN中也是类似的思想，因为在大型的模

just_sort·2023-04-08 13:34

街景字符编码识别之数据扩增

数据扩增介绍在深度学习中数据扩增方法非常重要，数据扩增可以增加训练集的样本，同时也可以有效缓解模型过拟合的情况，也可以给模型带来的更强的泛化能力。数据扩增为什么有用？

612twilight·2023-04-08 12:56

深度学习面试题汇总（一）

2.激活函数2.1Relu2.1.1Relu零点不可导问题2.1.2Relu优缺点2.2Sigmoid3.如何处理神经网络中的过拟合问题？4.梯度消失和梯度爆炸的问题

Unstoppable~~~·2023-04-08 11:32

机器学习中的数学原理——分类的正则化

这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——分类的正则化》文章目录一、分类的正则化二、包含正则化项的表达式的微分一、分类的正则化在上一篇问文章中我们介绍了正则化，正则化是减少过拟合的有效手段。之前

爱睡觉的咋·2023-04-08 08:21

XGboost：公共自行车使用量预测

正则化对减少过拟合也是有帮助的。•实际上，XGBo

Chasing_8513·2023-04-08 00:24

李沐《动手学深度学习》课程笔记：11 模型选择 + 过拟合和欠拟合

目录11模型选择+过拟合和欠拟合1.模型选择2.过拟合和欠拟合3.代码11模型选择+过拟合和欠拟合1.模型选择2.过拟合和欠拟合3.代码#模型选择、欠拟合和过拟合#通过多项式拟合来交互地探索这些概念importmathimportnumpyasnpimporttorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnnfromd2limporttorchas

非文的NLP修炼笔记·2023-04-07 21:42

三、模型选择+过拟合和欠拟合

模型容量需要匹配数据复杂度，否则可能导致欠拟合和过拟合统计机器学习提供数学工具来衡量模型复杂度实际中一般靠观察训练误差和验证误差2.验证数据集和测试数据集3.K-则交叉数据

xiao52x·2023-04-07 21:42

模型选择+过拟合+欠拟合

将模型在训练数据上拟合的比在潜在分布中更接近的现象称为过拟合（overfitting），用于对抗过拟合的技术称为正则化（regularization）。

噜啦l·2023-04-07 21:42

11 模型选择 + 过拟合和欠拟合 + 代码实现 - 动手学深度学习v2

文章目录模型选择过拟合和欠拟合模型选择验证数据集和测试数据集（不要搞混了）K-则交叉验证过拟合和欠拟合

I"ll carry you·2023-04-07 21:11

3.11 模型选择、过拟合和欠拟合

3.11模型选择、过拟合和欠拟合1、训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练集上表现的误差泛化误差：模型在任意一个测试数据样本上表现训练误差的期望小于或等于泛化误差。

仲夏夜茫七月未央·2023-04-07 21:11

【动手学习深度学习】 5 模型选择+过拟合和欠拟合+权值衰退

目录5.1模型选择5.1.1训练误差和泛化误差5.1.2K-折交叉验证5.2过拟合和欠拟合5.3权值衰退5.1模型选择5.1.1训练误差和泛化误差1、训练误差：模型在训练集（train）上的误差2、泛化误差

sumshine_·2023-04-07 21:08

李沐-模型选择 + 过拟合和欠拟合

模型的选择训练误差和泛化误差一般更关注泛化误差验证数据集和测试数据集K则交叉验证总结过拟合和欠拟合概念模型容量模型简单的话，就是左图的一条直线，怎样都欠拟合的，只有模型简单的时候才会发生欠拟合模型过于复杂的话

暄染落墨·2023-04-07 21:32

模型选择、欠拟合和过拟合

模型选择、欠拟合和过拟合【代码】引入：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不一定更准确。

DeeGLMath·2023-04-07 21:29

【学习day4】模型选择+过拟合和欠拟合

鞠躬感谢）记录每日所学，欢迎讨论目录一.模型选择二、训练误差和泛化误差三、多项式回归1.生成数据集2.对模型进行测试和训练3.三阶多项式函数拟合（正态）4.线性函数拟合（欠拟合）5.高阶多项式函数拟合（过拟合

辛幼安Sonia·2023-04-07 21:24

模型选择+过拟合和欠拟合

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我们更关心的是泛化误差，而不是训练误差。验证数据集和测试数据集验证数据集：一个用来评估模型好坏的数据集测试数据集：只用一次的数据集k-折交叉验证在没有足够多数据时使用（这是常态）算法：（1）将训练数据分割成k块（2）fori=1,…,k：使用第i块作为验证数据集，其余的作为训练集（3）报告k个验证机误差的平均常用：k=

我是小蔡呀～～～·2023-04-07 21:20

02 过拟合和欠拟合

这就引出了欠拟合和过拟合的概念，前者是指一个模型无法获取训练数据中的所有变化，后者是指模型过分关注训练数据，但对新数据的泛化性能

andyham·2023-04-07 20:51

经典CNN网络结构-AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet）

AlexNetAlexNet之所以能够成功，跟这个模型设计的特点有关，主要有：使用了非线性激活函数：ReLU防止过拟合的方法：Dropout，数据扩充（Dataaugmentation）其他：多GPU实现

邓沉香·2023-04-07 18:25

Pytorch nn.Dropout的用法示例详解

nn.Dropout用法一2.nn.Dropout用法二补充：torch.nn.dropout和torch.nn.dropout2d的区别1.nn.Dropout用法一一句话总结：Dropout的是为了防止过拟合而设置详解部分

·2023-04-07 14:56

卷积神经网络CNN实战7

数据增强（Dataaugmentation）增加训练数据，则能够提升算法的准确率，因为这样可以避免过拟合，而避免了过拟合你就可以增大你的网络结构了。

Mr Robot·2023-04-07 11:03

牛客网算法八股刷题系列(五)过拟合、模型复杂度与核函数

牛客网算法八股刷题系列——过拟合、模型复杂度与核函数题目描述正确答案：D\mathcalDD题目解析过拟合现象描述以及发生原因过拟合现象的解决方法关于C\mathcalCC选项：删除稀疏特征D\mathcalDD

静静的喝酒·2023-04-07 07:55

减少过拟合的方法

1增大数据量2earlystoping通过在模型的训练的过程中同时通过验证集测试模型的准确率，如果模型在测试集上效果上升但是验证集上的效果下降就停止训练，防止过拟合。

wzhixin·2023-04-07 02:22

EdgeYOLO学习笔记

为了有效抑制训练过程中的过拟合，我们开发了一种增强的数据增强方法，并设计了混合随机损失函数来提高小目标的检测精度。在FCOS的启发下，提出了一种更轻、更高效的解耦磁头，在

麻花地·2023-04-06 20:49

【机器学习算法实践】xgboost，一种boosting工程思想，泰勒的二阶展开近似拟合数据分布，建议细看原论文

XGBoost的基本思想和GBDT相同，但是做了一些优化，比如二阶导数使损失函数更精准；正则项避免树过拟合；Block存储可以并行计算等。XGBo

羞儿·2023-04-06 17:33

用梯度下降的方式来拟合曲线

方程是4阶的，拟合方程是3阶的，（测试欠拟合）方程式4阶的，拟合方程是5阶的，（测试过拟合）数据是2阶的，方程是4阶的(测试过拟合)5.总结6.还有可做的可视化方向

1037号森林里一段干木头·2023-04-06 10:34

Understanding and Improving Fast Adversarial Training

我们表明，在FGSM中添加一个随机步长并不能防止灾难性过拟合，而且随机性本身并不重要——它的主要作用只是降低扰动的大小。

你今天论文了吗·2023-04-06 03:00

matlab幂函数e,MATLAB e的幂函数拟合

公式模型有问题，过拟合。

欧尼酱牌酱牛肉·2023-04-05 20:27

凯斯西储大学轴承数据的疑问

本以为是过拟合的问题，但是添加了dropout之后依然没有效果，模型从2层加到3层4层依然没有什么效果，batchsize也一直在修改，参数也尝试着去调整仍然得不到解决。求指点②凯斯西储大学的轴承

歪百子·2023-04-05 19:28

大总结：机器学习和视觉slam小项目--Apple的学习笔记

1.Python与数学牛顿迭代法—Apple的学习笔记2.数学梯度下降—Apple的学习笔记3.机器学习K临近算法—Apple的学习笔记4.机器学习朴素贝叶斯—Apple的学习笔记5.机器学习欠拟合和过拟合

applecai·2023-04-05 00:10

GBDT的算法流程

其核心思想是每轮通过拟合残差来降低损失函数。总的来说，第一棵树是正常的，之后所有的树的决策全是由残差来决定。2）使

流云·2023-04-04 15:44

GBDT(梯度提升树)基本原理及python实现

决策树模型具有分类速度快，模型容易可视化等优点，但是同时是也有容易发生过拟合，虽然有剪枝，但也是差强人意。如果你CART树（对分类回归树）的知识不熟悉，请看这篇文章：C

追梦*小生·2023-04-04 14:32

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