过拟合第26页

task3

过拟合、欠拟合及其解决方案训练集和测试集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。

欧飞红·2023-02-19 00:06

算法岗面试常见问题大集合

1.参考博客算法岗面试常见问题大集合算法工程师手册2.模型过拟合的解决方法L1/L2正则化（原理奥卡姆剃刀）:L2正则化也叫作权重衰减，目标函数中增加所有权重w参数的平方之和，迫使所有w可能趋向0但不为

CurryCoder·2023-02-18 13:43

AI疯狂进阶——正则化篇

为何能防止过拟合？3.DropOut和BatchNorm混和使用存在什么问题？4.BatchNorm出现后，L2Regularization消失了？1.神经网络中的正则化是什么？

AI疯狂进阶·2023-02-18 01:57

Spark Mllib中逻辑回归

LZhan·2023-02-18 00:09

对NLP Prompt范式的浅显理解

预训练-微调范式存在的问题是:①预训练模型有可能会过拟合；②如果微调数据不足，微调的效果就不好；③微调后的模型有可能连用来预训练任务都无法执行。

awesomezjk·2023-02-17 18:31

【机器学习】过拟合与正则化

上一章——逻辑回归文章目录三种拟合状态解决过拟合的三种方法什么是正则化正则化的数学原理线性回归恭喜三种拟合状态在之前的课程中，我们说过机器学习的中极为重要的一步，就是给训练集找到一条合适的拟合曲线。

milu_ELK·2023-02-17 12:42

【深度学习】认识神经网络

上一章——过拟合与正则化从本章开始我们将学习深度学习的内容：包括神经网络和决策树等高级算法文章目录神经网络的生物学原理神经网络的算法结构案例——图像感知神经网络的前向传播神经网络的生物学原理在最开始，人们想要构建一个能够模拟生物大脑来进行学习和思考的算法程序

milu_ELK·2023-02-17 12:42

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.11深度学习基础-模型选择、欠拟合和过拟合

3.11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。

蒸饺与白茶·2023-02-17 08:19

文献阅读（63）NIPS2012-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

学徒刘猛·2023-02-17 07:48

正则化提高神经网络的泛化能力

损害网络优化是为了防止过拟合。

白羊by·2023-02-17 00:42

正则化

机器学习和深度学习中正则化则是防止模型过拟合（训练误差低，测试误差高才叫过拟合）。过拟合的原因就是模型训练时过多得考虑训练数

大道上的头陀·2023-02-17 00:11

L1正则化和L2正则化

正则化正则化可理解为一种“罚函数法”，即对不希望得到的结果施加惩罚，从而使得优化过程趋向于希望目标从贝叶斯估计的角度来看，正则化项可认为是提供了模型的先验概率B站视频讲解链接为什么加正则化项可以防止过拟合

二胖_pro·2023-02-17 00:39

防止模型过拟合的方法汇总

在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数，在汇总之前，我们先看下LP范数是什么？

kaiyuan_sjtu·2023-02-16 23:06

防止过拟合方法

一、防止过拟合的方法有哪些？过拟合是指模型参数拟合过程中的问题。由于训练集数据包含抽样误差，复杂模型在进行拟合过程中，也很好的拟合了抽样误差。

Chuck_Wu·2023-02-16 21:00

电子科技大学人工智能期末复习笔记（五）：机器学习

目录前言监督学习vs无监督学习回归vs分类RegressionvsClassification训练集vs测试集vs验证集泛化和过拟合Generalization&Overfitting线性分类器LinearClassifiers

Vec_Kun·2023-02-16 21:15

机器学习（周志华）知识点总结——第2章模型评估与选择（后期上传word/PDF）

第2章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合“错误率”：分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率"(errorrate)。即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m。

。画地为牢。·2023-02-16 21:36

（读书笔记）周志华《机器学习》第2章：模型评估与选择

模型评估与选择2.1经验误差与过拟合错误率（errorrate），精度（accuracy）在分类任务中，通常把错分的样本数占样本总数的比例称为错误率（errorrate）。

Gavin_ggl·2023-02-16 21:30

机器学习(周志华) 学习笔记：第二章模型评估与选择

文章目录1.经验误差与过拟合误差过拟合和欠拟合2.评估方法测试集和训练集留出法交叉验证法特例：留一法自助法3.性能度量查准率和查全率ROC和AUC课后题2.5代价敏感错误率与代价曲线4.比较检验假设检验交叉验证

Pluto_XH·2023-02-16 21:27

周志华机器学习第一章-第二章笔记

周志华机器学习第一章-第二章笔记第一章绪论1.基本术语：2.假设空间第二章模型评估与选择1.经验误差与过拟合2.评估方法3.性能度量4.比较检验4.1假设检验5.偏差与方差第一章绪论机器学习：从数据中产生模型的学习算法

m0_67936246·2023-02-16 21:10

机器学习-随机森林

每个决策树都是基于随机样本和随机特征构建的，这种随机性使得随机森林能够避免过拟合，并且具有很好的鲁棒性。

·2023-02-16 20:15

《机器学习》周志华第二章——模型评估与选择笔记

《机器学习》周志华第二章——模型评估与选择过拟合和欠拟合过拟合：对训练数据拟合过当的情况，训练集表现很好，测试集表现差。欠拟合：模型在训练和预测时都表现不好。

碧沼·2023-02-16 20:32

吃瓜日记 Task1

目录前言一、机器学习的定义二、机器学习中的一些基础概念三、模型评估与选择3.1.过拟合、欠拟合、方差、偏差3.2拟合方法3.3度量方法3.2.1回归问题评价指标3.2.2分类问题评价指标3.4比较检验其他参考前言本文为周志华老师的

Anita429·2023-02-16 20:25

（西瓜书）机器学习（周志华）书目录

1.机器学习概述1.1.人工智能与机器学习1.2.机器学习分类1.3.机器学习应用1.4.机器学习常用术语解释2.模型的评估与选择2.1.经验误差与过拟合2.2.评估方法2.3.性能度量2.4.偏差与方差

坠金·2023-02-07 13:55

Keras中文文档学习笔记3

3Dropout层每次更新参数按一定的概率随机断开输入神经元，用于防止过拟合Dropout(rate,no

努力科研的小树蛙·2023-02-07 12:21

python机器学习：（6）监督学习代码整理：完整

泛化、过拟合与欠拟合随着模型算法逐渐复杂，其在训练集上的预测精度将提高，但在测试集上的预测精度将降低，因此模型的复杂度需要折中。模型过于复杂，将导致模型泛化能力差，即过拟合。

关青御热风·2023-02-07 11:16

【秋招】计算机视觉面试题

①增加隐藏层个数②pooling操作③使用非线性激活如何防止过拟合？①使用L1L2正则化②Dropout③使用早停（现在基本不用），使深层神经网络早些停止以防止网络学习到的参数过多而造成过拟合。

sxxblogs·2023-02-07 11:13

机器学习期末复习总结

归尘@Holden·2023-02-07 07:29

AI公益学习-过拟合、欠拟合及其解决方案

1、模型的选择1.1、验证数据集从严格意义上讲，测试集只能在所有超参数和模型参数选定后使用一次。不可以使用测试数据选择模型，如调参。由于无法从训练误差估计泛化误差，因此也不应只依赖训练数据选择模型。鉴于此，我们可以预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来进行模型选择。这部分数据被称为验证数据集，简称验证集（validationset）。例如，我们可以从给定的训练集中随机选取一小部分作为验证集

schwamaths·2023-02-07 07:58

d2l卷积神经网络学习笔记（2）——浅谈残差网络ResNet

(1).我们要解决什么问题首先，网络的性能并不是随网络层数加深而上升的，这是很符合直觉的，毕竟有过拟合的先例。

Tsparkle·2023-02-07 07:14

过拟合

摘要过拟合的问题在机器学习算法中很常见，在深度学习中更常见的是模型train不起来，而不是过拟合，过拟合的处理方法可以是：降低模型复杂度，正则，dropout，earlystop，数据增强，交叉验证等。

3ce0470dc2f4·2023-02-07 04:39

图像质量评价（IQA）Optimizing Multistage Discriminative Dictionaries for Blind Image Quality Assessment

文章主要解决的问题是现有的codebook构建方法存在两个问题，一个是codebook维数比较大，占用内存多且会引起过拟合的问题，二是现有的构造方法采用无监督的方法，样本质量信息的缺失造成结果非最优。

牛肉塔克·2023-02-06 23:14

训练集、验证集、测试集

用途：用于训练模型以及确定模型权重验证集(validationset)用途：用于确定网络结构以及调整模型的超参数，如学习率、正则化等参数测试集(testset)用途：用于检验模型的泛化能力，模型有没有过拟合呀等问题

风清云淡Python·2023-02-06 22:41

机器学习方法总结

实际上正则化的目标是在限定的解空间中寻找方程的最优解，以达到减轻过拟合问题。LR(逻辑回归)LR目标是寻找一个映射，将Z转换成0或1。

kongbaifeng·2023-02-06 19:01

【机器学习】机器学习中常用到的名词及解释

过拟合：过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。避免过拟合是分类器设计中的一个核心任务。通常采用增大数据量和测试样本集的方法对分类器性能进行评价。特征提

麦田里的守望者_zhg·2023-02-06 14:35

ML、DL、CV常见的问题整理

文章目录LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet纵览轻量化卷积神经网络BN系列相关问题优化器梯度消失和梯度爆炸过拟合与欠拟合目标检测网络评价指标上采样的方式一些ML、DL、CV

damonzheng46·2023-02-06 13:59

VGGnet的网络结构和特点

VGGNet也沿用了AlexNet数据增强的方法（Multi-Scale）防止模型过拟合。相较与AleNet,VGGNet最大的改进或者说区别

SauryGo·2023-02-06 13:46

[动手学深度学习(PyTorch)]——梦开始的地方

Star星屹程序设计·2023-02-06 10:48

动手学深度学习（十五）——Dropout

文章目录一、从其他方向审视过拟合二、使用Dropout的动机及其定义三、从零开始实现dropout四、使用pytorch简洁实现五、总结说明：此博客是笔者根据李沐沐神2021年动手学深度学习进行的笔记整理

留小星·2023-02-06 10:44

西瓜书学习笔记(2021-12-28开始，进行中)

西瓜书1绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好2模型评估与选择2.1经验误差与过拟合1绪论1.1引言机器学习致力于研究“如何通过计算的方式，利用数据(经验)来改善系统自身的性能”。

N刻后告诉你·2023-02-06 09:45

过采样之SMOTE算法

SyntheticMinorityOversamplingTechnique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题

努力搬砖的小王·2023-02-06 07:45

决策树

熵是表示随机变量不确定性的度量（解释：说明物体内部的混乱程度）公式：H(X)=-ΣPi*logPi,i=1,2……nimage.png熵案例分析image.pngimage.pngimage.png剪枝处理——防止过拟合预剪枝

求好运啊·2023-02-06 05:30

实用 Kaggle 竞赛之随机森林 Random Forrest 的评估及调参

测试集、验证集、训练集——防止过拟合的验证集3。

Rita_曾小辰·2023-02-06 02:44

论文导读#1：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

目录论文原版+笔记：前言二、数据集三、网络结构四、降低过拟合五、学习细节六、结果七、讨论总结论文原版+笔记：链接：https://pan.baidu.com/s/10E5LzDewLlXW8O2WH4AWUw

caohaogyl·2023-02-05 19:43

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》翻译

1引言2数据集3架构3.1ReLU非线性3.2训练多个GPU3.3局部响应归一化3.4重叠池化3.5整体架构4减少过拟合4.1数据增强4.2Dropout5学习细节6结果6.1定性评估7讨论参考文献ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksImageNet

大彤小忆·2023-02-05 19:41

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

文章想要解决的问题训练具有强大学习能力的深度卷积神经网络模型提高训练速度面对更大规模的数据集，如何有效避免过拟合该文章的重要意义在于其在ImageNet比赛中以巨大的优势击败了其它非神经网络的算法，在此之前

m0_59813726·2023-02-05 19:40

关于正则化的理解

正则化是通过改变模型参数来防止过拟合的一个方法。前面使用多项式回归，如果多项式最高次项比较大，模型就容易出现过拟合。

唐僧骑马彤那个彤·2023-02-05 19:21

机器学习名称解释

目录监督学习非监督学习半监督学习强化学习假设空间模型策略1.经验风险函数：常用的损失函数（代价函数）：2.结构风险函数：算法：训练误差：测试误差：过拟合：正则化：Lp范数泛化能力泛化误差泛化误差上界模型评估方法留出法分层采样

lcvcl·2023-02-05 18:34

西瓜书第二章概念总结

第2章模型的评估与选择1、经验误差与过拟合经验误差定义：经验误差其实就是模型的训练误差泛化误差定义：泛化误差其实就是模型的泛能能力，即使用新的样本数据测试训练好的模型时产生的误差过拟合定义：过拟合其实指训练的模型对训练的样本匹配的过于细致

Ansen C·2023-02-05 18:31

卷积神经网络 CNN 简述

文章目录所解决的问题需要处理的数据量太大很难保留图像特征基本原理卷积层——提取图像特征池化层——数据降维（避免过拟合）全连接层——输出结果实际应用图像分类、检索目标检测图像分割自然语言处理参考资料所解决的问题在卷积神经网络

油条生煎·2023-02-05 13:46

【机器学习入门】解决过拟合的又一方法：交叉验证

在上一篇文章当中我们说到，可以使用正则化来解决过拟合问题，今天我们再来介绍另一种方法：交叉验证法。那么，什么是交叉验证呢？

北国学已尽·2023-02-05 09:42

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