过拟合

《动手学深度学习》第四天2020-02-15

https://www.boyuai.com/elites/2)第二次打卡内容（2月15日-17日）截止打卡时间：2/17-22:00Task03：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
_a30a·2023-04-04 14:54

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task4 模型训练与验证

4.1学习目标理解验证集的作用，并使用训练集和验证集完成训练学会使用Pytorch环境下的模型读取和加载，并了解调参流程4.2构造验证集在机器学习模型（特别是深度学习模型）的训练过程中，模型是非常容易过拟合的
致Great·2023-04-03 22:07

机器学习基础概念

欠拟合：模型的预测准确性不够过拟合：算法模型的泛化性不太好（在训练集准确性很好，但在测试集上的效果不太好），及过度概括，如进行猫和狗进行分类时，训练数据中没有黄色的狗，但是猫大多是黄色的，这时机器将黄色的这个特征过度化
爱果者daodan·2023-04-03 18:33

Keras防止过拟合：模型训练提前停止

那继续训练导致测试准确率下降的原因笔者猜测可能是1.过拟合2.学习率过大导致不收敛3.使用正则项的时候，Loss的减少可能不是因为准确率增加导致的，而是因为权重大小的
小付同学呀·2023-04-03 16:19

Chatgpt在训练过程中过拟合的表现和解决办法

ChatGPT是一个基于GPT-2模型的聊天机器人，它需要在大量的对话语料库上进行训练以获得有用的表现，在训练大模型（例如ChatGPT）时，随着训练集的增加，过拟合问题就可能出现。
roxxo·2023-04-03 15:04

《动手学深度学习》之多层感知机

文章目录多层感知机从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差统计学习理论模型复杂性模型选择验证集KKK折交叉验证权重衰减范数与权重衰减Dropout
QxwOnly·2023-04-03 13:05

《动手学深度学习》（3）多层感知机

目录感知机多层感知机解决XOR问题单隐藏层激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数多类分类多隐藏层总结多层感知机的实现模型选择两种误差验证数据集和测试数据集K折交叉验证总结过拟合和欠拟合模型容量估计模型容量
坚持不懈的小白白·2023-04-03 13:43

pytorch-过拟合、欠拟合及其解决方案

过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合的概念权重衰减丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（trainingerror）和泛化误差（generalizationerror
胖虎艾春辉·2023-04-03 11:45

机器学习笔记10 -- 回归与聚类算法

回归和聚类线性回归：欠拟合与过拟合->岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习：K-means线性回归原理：回归问题：目标值为连续型的数据应用场景：房价预测，销售额度预测，金融类问题定义：函数关系
whurrican·2023-04-03 01:55

机器学习--处理回归问题常用算法

下面的题都是来自于牛客网的面试宝典1.L1和L2正则化的区别在机器学习实践过程中，训练模型的时候往往会出现过拟合现象，为了减小或者避免在训练中出现过拟合现象，通常在原始的损失函数之后附加上正则项，通常使用的正则项有两种
Good@dz·2023-04-03 01:17

机器学习算法基础（回归算法、逻辑回归、k-means聚类算法）

目录第一部分回归算法（一）线性回归线性模型线性回归损失函数（误差大小）减小误差的方法正规方程梯度下降正规方程、梯度下降API回归性能评估回归评估API两种方法的总结（二）欠拟合与过拟合定义产生原因及解决方法
只求毕业·2023-04-03 01:17

机器学习要点总结

一、关于过拟合1、如何判断过拟合还是欠拟合？如果验证集和测试集的准确率都较低，说明欠拟合；如果两者的准确率差异较大，说明过拟合。过拟合的应对措施包括：1）交叉验证，例如K折交叉验证。
巴顿庄园·2023-04-03 00:29

机器学习（19）——回归与聚类算法（补充）

目录1线性回归1.1线性回归的特征与目标的关系分析1.2线性回归的损失和优化原理1.3优化算法1.4线性回归API1.5波士顿房价预测2欠拟合与过拟合2.1定义2.2原因以及解决办法：2.3正则化类别3
WHJ226·2023-04-03 00:24

【机器学习】04-回归与聚类算法：线性回归、过拟合、逻辑回归、K-means算法

回归与聚类算法一、线性回归学习目标：记忆线性回归的原理过程应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式1）线性回归即解决回归问题的最基本一个算法。回归问题：目标值为连续型数据的一类问题。2）线性回归应用场景房价预测--目标值：房价销售额度预测--目标值：销售额度金融:贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子3）什么是线性回归线性回归(L
同学你别跑·2023-04-03 00:41

LightGBM（lgb）介绍

LightGBM简介GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点
浩波的笔记·2023-04-02 23:27

机器学习-线性回归算法梳理

学习内容机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证线性回归的原理线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)线性回归的评估指标
RunRabbitRun·2023-04-02 06:28

[ML]（回归和分类）

偏差大-欠拟合方差大-过拟合模型选择交叉验证N-折交叉验证正则化概率分类模型回归模型vs概率模型概率模型实现原理盒子抽球概率举例概率与分类的关系分类模型模型优化概率模型-建模三部曲后验概率logistic
姬霓钛镁·2023-04-02 06:27

【机器学习】P8 过拟合与欠拟合、正则化与正则化后的损失函数和梯度下降

过拟合与欠拟合、正则化与正则化后的损失函数和梯度下降过拟合与欠拟合过拟合与欠拟合直观理解线性回归中过拟合与欠拟合逻辑回归中过拟合与欠拟合过拟合与欠拟合的解决办法过拟合解决方案欠拟合解决方案包含正则化的损失函数正则化线性回归损失函数正则化逻辑回归损失函数包含正则化的梯度下降正则化线性回归梯度下降正则化逻辑回归梯度下降
脚踏实地的大梦想家·2023-04-02 06:38

Pytorch学习08——过拟合欠拟合

一次表达式和高次表达式的能力相比，显然高次的能力更强2、欠拟合&过拟合estimated表示模型复杂度，ground-truth表示真实数据复杂度estimated
简简单单的貔貅·2023-04-02 05:04

Pytorch——过拟合

文章目录1.前言2.过拟合的形象描述3.回归问题的过拟合4.分类问题的过拟合5.如何处理过拟合5.1.增加数据量5.2.正则化5.3.Dropout1.前言今天我们会来聊聊机器学习中的过拟合overfitting
程旭员·2023-04-02 05:18

深度学习笔记 4 过拟合+欠拟合+解决方案

目录1.偏差与方差2.产生原因3.解决欠拟合(高偏差)的方法3.1模型复杂化3.2增加更多的特征3.3调整参数和超参数3.4增加训练数据(效果不明显）3.5降低正则化约束4.解决过拟合(高方差)的方法4.1
李同学_道阻且行·2023-04-02 05:34

Pytorch学习(五）——欠拟合和过拟合

欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差欠拟合和过拟合模型复杂度训练数据集大小处理欠拟合和过拟合的方法权重衰减权重衰减实现丢弃法(dropout)dropout实现模型选择K折交叉验证本文主要介绍模型训练过程中出现的欠拟合和过拟合问题
HelloWorldQAQ。·2023-04-02 05:03

pytorch-模型训练中过拟合和欠拟合问题。从模型复杂度和数据集大小排查问题

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。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：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。这是为什么呢？训练误差和泛化误差在解释上述现象之前，需要区分训练误差（trainingerror）和泛化误差（generalizationerror）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本
羞儿·2023-04-02 05:37

TSN论文介绍

目前密集间隔采样CNN方法尝试处理video，有着以下问题：1、长时间视频的计算量大，不能实时应用2、由于网络固定帧数的限制，视频过长会丢失重要信息3、需要大量的训练集，然而目前公开数据集在大小和多样性上受限很大，过拟合的风险
你饿了嘛？？·2023-04-02 00:17

数据相关性和非独立性与模型过拟合的联系

数据相关性和非独立性与模型过拟合的联系文章目录数据相关性和非独立性与模型过拟合的联系相关性和非独立性的区别数据独立性和模型过拟合的联系数据非独立产生的依赖关系的具体表现补：描述多个变量的相关性分析方法相关性和非独立性的区别相关性和非独立性有什么区别
Every DAV inci·2023-04-01 23:58

【炼丹笔记】如何看loss调参

看loss调参trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络仍在学习;trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络过拟合;trainloss趋于不变，testloss不断下降
Jnchin·2023-04-01 15:18

常用神经网络_2_ 残差网络 —＞ ResNet —＞ DenseNet

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度
ClFH·2023-04-01 11:32

算法模型---树相关---随机森林原理与算法实现

随机森林的优点两个随机性的引入，使得随机森林不容易陷入过拟合两个随机
diggerTT·2023-04-01 00:47

2023双非计算机硕士应战秋招算法岗之深度学习基础知识

卷积层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
Diros1g·2023-03-31 23:15

权重衰减weight_decay参数从入门到精通

WeightDecay4.2通过图像理解WeightDecay为什么1范数不好5.WeightDecay的实现6.weight_decay的一些trick参考资料本文内容WeightDecay是一个正则化技术，作用是抑制模型的过拟合
iioSnail·2023-03-31 17:11

CS229之正则化

在这节中，除了视频的一些知识概述，还会补充一些L1，L2正则的理解1.过拟合问题可选的解决方法：2.正则化调参的问题3.线性回归的正则化正则方程中加入正则化
__cbf0·2023-03-31 07:17

【长期更新】日常学习中遇到的知识点

图注意力网络—ICLR20184.知识图谱知识表示方法汇总5.预训练模型与知识图谱相结合6.BERT相关知识以及它为什么能解决一词多义问题7.贝叶斯决策理论8.LR原理与推导9.提升树GBDT10.如何防止过拟合
郝同学·2023-03-30 20:29

那些年的面试

给一段话，怎么判断是乱码还是正常输入，提示n-gram语言模型12-17百度面试，百度智能云AI应用部，NLP算法工程师一面cdssm原理、和dssm区别逻辑回归推导决策树、剪枝过拟合的起因及解决方法，
你_是谁家的美啊·2023-03-30 02:57

【转】神经网络初始化

微信图片_20190716103902.jpg可以看出，模型的收敛速度极慢，振荡，过拟合，为什么会这样？分析如下：实验本身先看一下创建模型的过程：defConvBlock(n_
荔枝芒果过夏天·2023-03-29 15:48

机器学习笔记（10）

这样产生的树往往对训练数据的分类很准确，但对未知的测试数据的分类却没有那么准确，即出现过拟合现象。过拟合的原因在于学习时过多地考虑如何提高对训练数据的正确分类，从而构建出过于复杂的决策树。
trying52·2023-03-28 23:56

python算法工程师面试题_算法工程师面试题整理

什么是过拟合？深度学习解决过拟合的方法有哪解决欠拟合的方法有哪些？深度模型参数调整的一般方法论？优化方法简述了解的优化器，发
weixin_39949894·2023-03-28 21:45

拼多多面试——算法工程师

问答题自我介绍介绍一下自己认为做得比较深的项目用三句话介绍一下word2vec如何评估模型线上效果对于预测男女和预测癌症，是否auc高的模型比auc低的效果好如何制定模型的使用策略过拟合的本质是什么gbdt
米老鼠他姘头·2023-03-28 16:57

西瓜书第二章（01）

概念问题学习器在训练集上表现出来的误差叫做训练误差，而在测试集上表现出来的叫做“泛化误差”当学习器把训练样本学的太好了的时候，很可能已经把训练样本上的一些独特的特点当作了所有对象都会有的特性，这种叫做“过拟合
超级皮卡丘囧rz·2023-03-27 22:30

【笔记】机器学习之模型的评估与选择

经验误差与过拟合错误率错误率=分类错误数/样本总数精度=1-错误率经验误差我们把机器学习的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为误差，学习器在训练集上的误差叫经验误差，在新样本上的误差叫泛化误差。
谢特诞生了·2023-03-26 19:54

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(8)正则化(Regularization)

6.正则化(Regularization)文章目录6.正则化(Regularization)6.1过拟合的问题6.2代价函数6.3正则化线性回归6.4正则化的逻辑回归模型本章编程作业及代码实现部分见：Python
geekxiaoz·2023-03-26 07:16

正则化(吴恩达机器学习笔记)

文章目录1.过拟合问题2.代价函数3.正则化线性回归1.梯度下降法2.正规方程4.正则化逻辑回归1.过拟合问题如图所示：第一个模型是线性的，属于欠拟合，不能很好的适应数据集，而第3个则是一个高次方的模型
是忘生啊·2023-03-26 07:02

机器学习｜正则化｜评估方法｜分类模型性能评价指标｜吴恩达学习笔记

前文回顾：逻辑回归目录正则化过拟合的问题代价函数正则化线性回归正则化的逻辑回归模型模型评估方法留出法（hold-out）交叉验证法（cross-validation）自助法（bootstrap）比较总结分类模型性能评价指标混淆矩阵准确度
啦啦右一·2023-03-26 07:25

机器学习-线性模型

线性回归要做的就是找到一个方程（如下）最理想的肯定是完全相等啊，但是由于有overfitting（过拟合）的存在，完全相等未必是件好事。线性回归擅长处理数值属性，所以我们需要把离散的转化为连续。
N._·2023-03-25 07:56

机器学习-吴恩达 过拟合问题与正则化

文章目录过拟合问题欠拟合过拟合高偏差和高方差泛化解决过拟合1.收集更多的训练数据2.减少或增加选择的特征3.正则化正则化正则化代价函数如何理解增加惩罚项后，参数w会变小直观理解从数学角度理解正则化参数λ
稀奇_·2023-03-25 03:09

机器学习正则化ppt_吴恩达机器学习笔记（三） —— Regularization正则化

主要内容：一.欠拟合和过拟合(over-fitting)二.解决过拟合的两种方法三.正则化线性回归四.正则化logistic回归五.正则化的原理一.欠拟合和过拟合(over-fitting)1.所谓欠拟合
希望阳光下·2023-03-25 03:04

机器学习正则化ppt_机器学习必知必会：正则化

目的：防止模型过拟合原理：在损失函数上加上某些规则(限制)，缩小解空间，从而减少求出过拟合解的可能性例子：以最简单的线性模型为例线性回归模型我们在统计学习中接触到线性回归的最小二乘估计和正则化的岭回归与拉索回归
weixin_39560604·2023-03-25 03:34

过拟合、正则化、L1与L2正则

正则化(regularization)，是指在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。通俗定义：就是给平面上不可约代数曲线以某种形式的全纯参数表示。主要解决的问题1、正则化就是对最小化经验误差函数加上约束（比如在分类损失函数中，交叉熵后面的那一项就是约束项，也就是正则）
sun_brother·2023-03-25 03:02

机器学习中 L1 和 L2 正则化的直观解释

机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。
chvalrous·2023-03-25 03:24

[机器学习必知必会]如何理解机器学习中的正则化

目的：防止模型过拟合原理：在损失函数上加上某些规则（限制），缩小解空间，从而减少求出过拟合解的可能性例子：以最简单的线性模型为例，我们在统计学习中接触到线性回归的最小二乘估计和正则化的岭回归与拉索回归。
TOMOCAT·2023-03-25 03:22

机器学习（8）欠拟合和过拟合

欠拟合（Underfitting），过拟合（Overfitting）欠拟合是指特征数选取过少，没法很好的描述数据。过拟合是指特征数选取过多，同样也没法很好的描述数据。我们以猜明星为例子：他有2个耳朵。
趣Python·2023-03-25 03:52
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