过拟合第29页

使用 Diffusers 通过 DreamBooth 来训练 Stable Diffusion

这使得训练不会花费很长时间，但是他比较难筛选正确的超参数并且容易过拟合。我们做了许多实验来分析不同设置下Dre

·2023-01-28 21:12

小样本学习的一些概念及基础知识

除了最naive的数据增强方法（基于已有的大数据集和少量的新类样本，提取新类特征后通过大数据集生成新的样本，以防止过拟合）外，还有一些其它方法，如基于度量的方法，基于优化的方法，基于图神经的方法以及基于记忆网络的方法

znsoft·2023-01-28 19:10

Day2 过拟合、欠拟合以及解决方案

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·2023-01-28 19:16

机器学习---集成学习

防止过拟合或者欠拟合的问题.Bagging：(结合其他强的机器学习模型：线性回归、逻辑回归、决策树等)：结果可以提高大概2%，学习是并行执行的。如果模型很复杂，选择学习Bagging进行集成学习。

灰太狼家的小鸭子·2023-01-28 14:42

深度学习入门笔记

文章目录前言感知机神经网络激活函数损失函数神经网络学习中的技巧参数更新方法权重的初始化抑制过拟合的方法超参数的选择感知机信号特征：感知机有多输入，而仅一输出。

life情怀·2023-01-28 13:24

[深度学习笔记(1)]深度学习入门

目录前言一、什么是深度学习二、深度学习的应用三、深度神经网络的难题3.1梯度消失/梯度爆炸3.2过拟合3.3网络退化总结前言近年来，随着人工智能的发展，深度学习已经成为了热门的学科。

阿飞没有花福蝶·2023-01-28 13:53

python机器学习基础03——sklearn之线性回归相关处理

文章目录线性回归+评价指标引入误差L范式介绍sklearn-线性回归评价指标多项式回归和过拟合欠拟合处理欠拟合的处理-多项式回归过拟合处理-正则化线性回归+评价指标引入误差在回归任务中不需要归一化的操作

友培·2023-01-28 10:47

python实现正则化_【机器学习】正则化——理论推导以及实现方式（Python版）

【正则化】回顾上一篇博客，出现过拟合的原因，无非就是学习模型学习能力过强，额外学习了训练集自身的特性，导致预测模型能够很好的适应于训练集，但是其泛化能力太差。

weixin_39833290·2023-01-28 10:16

2 线性模型

文章目录一般流程问题引入数据集与测试集过拟合与泛化开发集监督学习和非监督学习问题分析训练集、验证集、测试集模型设计模拟训练过程课程代码课后习题代码课程来源：链接文档参考：链接以及BirandaのBlog

Micoreal·2023-01-28 10:40

应用机器学习的建议

1.2尝试减少特征的数量（防止过拟合）1.3尝试增加特征的数量（

她和她的喵真好看·2023-01-28 00:22

归一化与正则化-Question

（参数变化后使得后一层的输入发生变化，每一批次训练数据的分布不一致，致使网络在每次迭代中都需要拟合不同的数据分布，增大训练的复杂度以及过拟合的风险。）为了解决网络中数据分布变化大，学习过程慢的问题。

魏鹏飞·2023-01-27 20:20

深度学习网络设计流程

深度学习网络设计流程Step1：定义问题收集数据Step2：选择衡量成功的指标Step3：确定评估方法Step4：准备数据Step5：开发比基准更好的模型Step6：扩大模型规模：开发过拟合的模型Step7

o0卤化氢0o·2023-01-27 12:53

【PRML读书笔记-Chapter1-Introduction】1.3 Model Selection

在训练集上有个好的效果不见得在测试集中效果就好，因为可能存在过拟合(over-fitting)的问题。

weixin_30390075·2023-01-27 08:47

机器学习04 决策树

划分选择的准则有信息增益、增益率、基尼指数；生成树的常用算法有ID3、C4.5、CART；剪枝是为了避免过拟合。本章数学公式推导较少，重点在于理解决策树的生成过程。

思想在拧紧·2023-01-27 08:10

pytorch深度学习实践第二讲线性模型

机器学习过程：Dataset→ModelSelect→Training→推理过拟合：训练集上有很好的结果，但是训练集外却不能很好的拟合数据。主要原因是训练集存在噪声或训练数据太少。

啥都不会的研究生←_←·2023-01-27 08:52

PyTorch学习-线性模型

注意过拟合，提高模型的泛化能力。

xiongyuqing·2023-01-27 07:58

神经网络拟合能力的提升之路（Pyhton）

过拟合及泛化能力方面下期文章会专题讨论。原理上讲，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数f(x)，而拟合效果的好坏取决于数据及模型。

公众号_算法进阶·2023-01-27 03:40

T2-回归

过拟合当模型在训练集上表现非常好，而在测试集上表现不佳时，就发生了过拟合。通过正则化方法可以解决过拟合的问题。

Kairk996·2023-01-27 02:11

自然语言学习路线图

自然语言处理经典任务第二章：数据结构与算法基础4.时间复杂度、空间复杂度5.动态规划6.贪心算法7.各种排序算法第三章：分类与逻辑回归逻辑回归最大似然估计优化与梯度下降法随机梯度下降法第四章：模型泛化与调参理解过拟合

Gavin_hello·2023-01-27 01:54

数学建模笔记-第九讲-分类模型-逻辑回归

文章目录分类模型逻辑回归生成虚拟变量线性概率模型存在两个问题解决第二个问题连接函数取法SPSS实战过拟合现象交叉验证Fisher线性判别分析SPSS操作多分类问题作业：鸢尾花分类分类模型二分类模型逻辑回归

丸丸丸子w·2023-01-26 23:47

对CNN中池化层的理解

池化层的作用主要是：为了提高重要的特征信息，压缩特征，降低计算量，缓解过拟合的情况。池化有最大池化和最小池化（其中最小池化自己根据最大池化进行改编得到）最大池化认为每个窗口中值越大，越重要，然后

shitoucoming·2023-01-26 13:12

CNN的池化层

池化层一般是夹在卷积层中间，用于数据压缩和参数压缩，减少过拟合，提高所提取特征的鲁棒性，同时可以提高计算速度。池化通常有两种——MAX和AVERAGE。最常用的是最

整得咔咔响·2023-01-26 13:42

机器学习——神经网络（前向传播）

一、概要基本上所有的机器学习问题都能用神经网络来解决，但可能存在过拟合问题，所以能用逻辑回归解决的问题没必要用神经网络。

zero requiem·2023-01-26 13:57

【文本分类】基于三种分类器实现影评的情感分析（朴素贝叶斯，最大熵，决策树）

贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了只使用先验概率的主观偏见，也避免了单独使用样本信息的过拟合现象最大

samarua·2023-01-26 12:02

CV【3】：drop_out & drop_path

文章目录前言1.drop_out1.1.出现的原因1.2.概念1.3.工作原理1.4.尺度匹配问题1.5.有效缓解过拟合的原因1.6.代码实现2.drop_path2.1.与drop_out的差异2.2

zzzyzh·2023-01-26 12:52

python稳健性检验_利用Python检验你的策略参数是否过拟合

过拟合现象一般来说，量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题：优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现，即参数过拟合。

简单心理Uni·2023-01-26 10:49

决策树的value是什么意思_从零开始的机器学习实用指南(六)：决策树

类似SVM，决策树也是非常多功能的机器学习算法，可以分类，回归，甚至可以完成多输出的任务，能够拟合复杂的数据集（比如第二章的房价预测例子，虽然是过拟合了=。

weixin_39674414·2023-01-26 09:45

读书笔记：机器学习（第3章）

一、线性模型的好处权重反映了各属性的重要程度，可解释性强二、一句话描述最小二乘法试图找一条直线，使所有样本到直线的欧式距离最小三、为什么加入正则化项且这是避免过拟合的重要手段当可解出多个w都能使误差最小时

foreverbeginnerz·2023-01-26 07:30

CPAR论文

传统的分类方法（C4.5，FOIL，RIPPER)：速度更快，但大多数情况下准确度不高->关联分类（更高的分类精度），然而也存在着两个问题：会生成大量的关联规则（高额的时间开销）基于置信度的规则评估，可能会导致过拟合

heaker·2023-01-26 01:36

论文记录：Decoupling GCN with DropGraph Module for Skeleton-Based Action Recognition

GCNs的另一个普遍问题是过拟合。文中提出了一种注意力引导的DropGraph来丢弃相关节点中的特征来解决该问题。

月薰的一些随笔·2023-01-25 12:38

目标检测——人体行为检测核心期刊论文汇总

使用数据增强方法避免训练过拟合，并通过超参数优化和先验框聚类等方法加快网络收敛速度。数据集：Marcel手势数据集注：结果中有检测时间/ms

冰冰啦啦啦啦啦·2023-01-25 12:07

构建图像分类数据集

获取原始图片利用网络爬虫爬取自己拍摄（一般不推荐）一些注意事项手动删除一些不符的图像（针对网络爬虫方式）各类别要尽量均匀对于每一类别的图像，我们要保证其多样性，以避免过拟合存储数据集同一类图像放在同一文件夹下划分训练集与测试集将训练集放在

m0_73386671·2023-01-25 11:06

过拟合和欠拟合以及相对应的解决办法

blog.csdn.net/qq_38462337/article/details/81777505欠拟合：是指模型的学习能力比较低，以至于，只学到了很少的一部分信息，当进行预测的时候，会发生方差最低，和偏差较大的情况过拟合

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-25 07:23

机器学习第四章线性回归算法进阶4.1多变量线性回归算法（《大话Python机器学习》学习笔记）

多变量线性回归常规解法中对变量有特定要求，而实际应用中不可能并不满足这个要求，同时存在过拟合等问题，因而在基础求解上，需要引入正则化、岭回归和Lasso回归等，进一步优化与拓展多变量线性回归算法的求解。

BianchiHB·2023-01-24 15:43

数据分析与挖掘常用知识点

过拟合怎么办？逻辑回归过拟合怎么办？4.讲讲树模型：决策树、随机森林（RF）、

渣渣zheng·2023-01-24 13:19

《机器学习》阅读笔记第二章

Contents1.模型评估[^1]1.1过拟合1.2评估方法留出法（hold-out）交叉验证（crossvalidation）自助法（bootstrap）1.3调参2.性能度量2.1回归任务2.2分类任务分类精度与交叉熵损失查准率和查全率

Golden_Baozi·2023-01-24 11:05

机器学习之模型评估

回归问题的验证2.2分类问题的验证2.3精确率和召回率2.4F值3.正则化3.1过拟化3.2正则化的方法3.3正则化的效果3.4分类的正则化3.5包含正则化项的表达式的微分4.学习曲线4.1欠拟合4.2区分过拟合与欠拟合

长路漫漫，道阻且长·2023-01-24 10:01

LightGBM介绍

LightGBM介绍GBDT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。

big_matster·2023-01-24 07:35

吴恩达机器学习Day5

逻辑回归的梯度下降：对w和b求偏导结果与线性回归是相似的（神奇）；但事实上并不一样：训练逻辑回归模型：sklearn函数过拟合（overfitting）：即使非常适合训练集但也因为太适合数据，因此是过拟合

Tezzz·2023-01-23 19:25

线性回归 c语言实现_C ++中的线性回归实现

Linearregressionmodelstherelationbetweenanexplanatory(independent)variableandascalarresponse(dependent)variablebyfittingalinearequation.线性回归通过拟合线性方程来对解释性

weixin_26752765·2023-01-23 13:17

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-09-可视化-北邮鲁鹏老师课程笔记

北邮鲁鹏老师课程笔记可视化第一层可视化第一层之后可视化中间层可视化可视化激活图最大化激活块倒数第二个全连接层最邻近降维哪些像素对分类不起作用遮挡实验（OcclusionExperiments）显著图（SaliencyMap）基于显著图的图像分割如何判断神经网络是否过拟合欠拟合

暖焱·2023-01-23 10:53

返回传播计算方法|神经网络整体架构|神经元个数对结果的影响|正则化与激活函数|神经网络过拟合解决方法

文章目录返回传播计算方法神经网络整体架构（暂时留存，等后面补）神经元个数对结果的影响正则化与激活函数神经网络过拟合解决方法返回传播计算方法实际上计算L（损失值）的时候并不是只是拿一组w来进行计算，而是由多组

Micoreal·2023-01-23 10:22

深度学习基础知识

3.1归一化3.1.1将特征数据缩放到一个范围scaletoarange3.1.2均值方差归一化（standardization）3.1.3RobustScaler3.2批归一化3.3归一化的作用4.过拟合

zhao_crystal·2023-01-22 12:31

深度学习几个基础知识

九、防止过拟合的主要方法

大橙子C7·2023-01-22 12:55

梅飞飞飞的假期学习日记DAY6

处理过拟合问题通过在原本的数据集当中，添加全零维度，我们可以创建新的数据集我们也能够使得原本的数据集被添加一些白噪声，这会使得原有的数据多了一些杂乱的信息在添加全零内容至数据集中时，这些内容不但不会影响原有数据所包含的信息

飞呀飞呀飞飞飞·2023-01-22 07:30

【机器学习】十、分类和回归树CART原理

上一节介绍了决策树的ID3和C4.5算法，后面说到了C4.5算法存在几点不足，主要为，生成多叉树；容易过拟合；只能用于分类；特征选择

Asher117·2023-01-22 07:20

梅飞飞飞的假期学习日记DAY7

改进模型拟合在模型拟合的过程中我们常常会遇到一些情况：训练不开始：训练损失不随着训练时间推移改变训练开始得很好，但模型没有真正泛化：模型无法超越基于常识的基准训练损失和验证损失都随着时间的推移而减小，模型可以超越基准，但似乎无法过拟合

飞呀飞呀飞飞飞·2023-01-22 07:19

吴恩达机器学习day4（正则化(Regularization)）

正则化一过拟合问题二代价函数三正则化线性回归四正则化的逻辑回归模型一过拟合问题正则化(regularization)的技术，它可以改善或者减少过度拟合问题。

晨沉宸辰·2023-01-21 21:56

TASK02-深度学习

过拟合和欠拟合及其解决方案模型选择，过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差模型选择概念验证数据集K折交叉验证过拟合和欠拟合模型复杂度训练数据集大小梯度消失和梯度爆炸随机初始化模型参数Pytorch的默认随机初始化

中古传奇·2023-01-21 21:23

常用特征选择方法及python代码

进行特征选择最起码会带来一下三方面的好处:减少过拟合几率:冗余数据少了，基于噪音数据做决策的几率也就少了.提升准确度:烂数据少了，好数据拟合好模型那是当然了.减少模型训练时长:数据量少了，计算机吃的少了

机器不爱学习·2023-01-21 14:32

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