过拟合第30页

【week2】数据读取机制Dataloader与Dataset

数据数据收集Img，Label数据划分train：训练集，训练模型valid：验证集，验证模型是否过拟合（可以理解为用验证集挑选模型）test：测试集，测试挑选出来模型的性能数据读取DataLoadersampler

猫熊学搬砖·2023-01-21 12:33

初学者之路——————卷积神经网络

卷积层利用卷积核与输入图像进行卷积得到特征图，简化计算传统冗余大而且容易过拟合的全连接层，而且可以抵抗图像平移等所带来的影响。

MapleCL·2023-01-21 09:12

NLP中Transformer模型详解

先从self-attention说起：机器翻译，语音辨识我们先说第一种情况：一对一的情况一个很大的window（比如cover整个sequence）会导致参数过多，同时也会过拟合我们现在需要找出一个sequence

滴滴-学生卡·2023-01-21 08:23

北京大学Tensorflow2.0学习笔记 -- 神经网络优化篇

Tensorflow2.0学习笔记–神经网络优化篇本讲目标：学会神经网络优化过程，使用正则化减少过拟合，使用优化器更新网络参数预备知识条件选择函数tf.where(条件语句,真返回A,假返回B)a=tf.constant

WBZhang2022·2023-01-20 16:41

人工智能实践入门Tensorflow2.0笔记-Day2 神经网络优化过程

一、整体知识概览第二章主要讲预备知识、网络复杂度计算、指数衰减学习率、激活函数、损失函数、过拟合问题及缓

下雨天的小鱼·2023-01-20 16:10

北京大学Tensorflow2.0笔记

sigmoid函数倒数值为0-0.25之间，链式求导需要多层导数连续相乘，会出现多个0-0.25之间的连续相乘，结果趋于零，产生梯度消失，无法进行参数更新使用中应避免负数特征进入RELU函数，否则会导致神经元死亡过拟合的解决方法

WY~峰·2023-01-20 16:08

机器学习第17篇 - 特征变量筛选（1）

同时也有助于提高模型的性能（或在不损失太多模型性能的基础上获得更简单的模型），降低过拟合问题的出现。主成分分析、奇异值分解是常用的降维方式。如PCA通过把原始变量

生信宝典·2023-01-20 14:18

为什么深度神经网络验证集损失低于训练集

正则化会牺牲训练精度，但是可以通过提高验证集和测试集的精度防止过拟合。如果在验证集中也加入正则项，那么会改善验证集损失小于训练集损失这种情况。

张博208·2023-01-20 13:05

tf.keras.layers.Dropout详解

tf.keras.layers.Dropout使用示例tf.keras.layers.Dropout的作用tf.keras.layers.Dropout可以按照一定频率，随机地将输入的中的一些节点数值设置为0，可以防止过拟合

象象家的小蜜桃·2023-01-20 09:40

深度学习实战第4章深度学习正则化笔记

第4章深度学习正则化1.机器学习的两个核心任务：尽可能地降低训练错误率提高模型的泛化能力（避免过拟合）2.可以使用正则化来尽可能地使训练错误率与测试错误率之间的差距变小。

醉一心·2023-01-20 01:06

SVM支持向量机

那么需要找到最近的边界的点（SupportVector），使得Margin值最大，这也是SVM命名的由来SVM优点：1.对小样本集、非线性数据集和高维空间有较好的效果2.准确率很高3.自带L2正则化，一定程度减少过拟合

fade猫·2023-01-19 19:04

BSnet 布尔结构化深度学习网络

布尔结构设计可防止过拟合(overfitting)。微云文件分享:2212.0193v1.pdf下载地址:https://

神童精英82·2023-01-19 19:25

PyTorch部分功能

torch.nnConvd输入矩阵维度：样本数、图像通道数、图像高度、图像宽度计算公式：作用：1.提取特征2.减少参数并保持位置空间Pool通常位于卷积层之间计算公式（L为H、W）：作用：1.减少参数->加快计算速度2.防止过拟合类型

一个人罢了·2023-01-19 18:43

拟合与回归——区别与联系

简单的说就是你有一组数据，觉得这组数据和一个已知的函数（这个函数的参数未定）很相似，为了得到最能表示这组数据特征的这个函数，通过拟合这种方式（具体的数学方法很多）求得参数。也

fang0jun·2023-01-19 18:37

数学建模回归拟合

目录线性回归一元线性回归一元线性回归拟合过程：编辑优化：多元线性回归过程：多项式回归一元多项式回归过程交叉验证法简单交叉验证K折叠法过拟合特征缩放数据归一化min-max标准化z-score标准化（标准差标准化

开某人214·2023-01-19 18:36

CNN中卷积层、池化层和全连接层分别有什么作用和区别？

“不全连接，参数共享”的特点大大降低了网络参数，保证了网络的稀疏性，防止过拟合。之所以可以“参数共享”，是因为样本存在局部相关的特性。池化层：有MaxPool和AveragePool等。

贱小杜·2023-01-19 17:57

bic准则 python实现_Python实现基于BIC的语音对话分割(一)

BIC是似然函数(likelihoodfunction)加上一个惩罚项组成的，这个加上的惩罚项与模型拟合的参数有关，这样可以防止过拟合。一般来说，贝叶斯信息准测的定义如下所示：BIC=ln(n)k?

weixin_39989033·2023-01-19 13:27

神经网络训练时间计算实例：二分类minst0，7

用神经网络分类minst的0和7，通过拟合迭代次数曲线n（δ）和准确率曲线p-max（δ），估算得到准确率可以达到0.999网络的训练时间。

黑榆·2023-01-19 12:08

理论上sigmoid等函数可以拟合所有函数，为什么我们还是追求深的神经网络，而不是宽的神经网络

省流宽的神经网络容易过拟合，深的神经网络更能够泛化。

吸血猫teriri·2023-01-19 10:51

Dropout，Batch Normalization，Maxout

http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50413257作者：hjimce1.算法概述我们知道如果要训练一个大型的网络，训练数据很少的话，那么很容易引起过拟合

sousouweiba·2023-01-19 08:12

机器学习西瓜书第二章学习笔记--模型评估与选择

经验误差与过拟合训练集上产生的误差为经验误差，新样本上产生的为泛化误差，我们希望训练一个泛化误差小的模型，但事先并不知道新样本什么样，只能尽可能的使得经验误差比较小，过拟合就是经验误差小，但泛化误差大的现象

她的我·2023-01-19 06:46

机器学习西瓜书——第二章模型评估与选择

过拟合——学习器已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化

一蓑烟雨晴·2023-01-19 06:13

【机器学习·西瓜书】第2章模型评估与选择＜1＞

第2章模型评估与选择1.数据集在机器学习过程中的分类（训练集、验证集、测试集）2.过拟合/欠拟合2.1经验误差与泛化误差2.2过拟合（定义、产生原因、解决办法）2.2.1过拟合的定义2.2.2过拟合的产生原因

gm_Xian·2023-01-19 06:10

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

线性回归算法1线性回归简介2线性回归的初步使用3损失函数4优化算法4.1正规方程4.2梯度下降4.3优化方法比较4.4线性回归api再介绍5欠拟合与过拟合5.1欠拟合5.2过拟合6正则化线性模型6.1RidgeRegression

夏木夕·2023-01-18 22:13

传统机器学习算法

（2）优势：输出结果有很好的概率解释，算法可通过正则化避免过拟合。容易适用梯度下降来更新参数。（3）局限性：面对多元或非线性决策边界时性能较差。2、SV

码一码码码·2023-01-18 20:01

图像增强(image augmentation)

21年9月28日——吴恩达课程图像增强在课程的第一周，我们选择用2000个subset来训练dogvescat的模型，得出的结果出现了过拟合，即训练的acc很高，但是在验证集上的acc不高，就说明数据量不够

Crossguo·2023-01-18 20:26

西瓜书第一、二章——绪论、模型评估与选择

西瓜书第一、二章——绪论、模型评估与选择第一章绪论1.1、引言1.2、基本术语1.3、假设空间1.4、归纳偏好第二章模型评估与选择2.1、经验误差与过拟合2.2、评估方法2.2.1、留出法2.2.2、交叉验证法

hitsugaya837·2023-01-18 17:06

第一章绪论+第二章模型评估与选择

吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集目前已完成部分：第一章绪论+第二章模型评估与选择文章目录系列文章目录一、机器学习简介1.基本术语2.假设空间二、模型评估与选择1.经验误差与过拟合

symun·2023-01-18 17:01

西瓜书学习笔记day2

模型评估与选择一、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。在m个样本中共有a个样本分类错误，则错误率E=a/m。

机智的冷露·2023-01-18 14:44

【深度学习笔记】样本不平衡处理方法

过采样小样本(SMOTE)，欠采样大样本过采样：直接复制小样本，形成数量上的均衡——但会由于数据单一造成过拟合。欠采样：随机去掉一部分多数样本，形成数量上的均衡——可能丢失一些重要的信息。

秋天的波·2023-01-18 13:29

吴恩达机器学习笔记（七）：代价函数

前言：正则化其实是基于代价函数来说的一个概念，主要用于处理过拟合等问题。

BANKA1_·2023-01-18 11:53

深度学习实验（二）

实验二多层感知机、欠拟合、过拟合一、实验目的多层感知机综述隐藏层首先，回想一下softmax回归的模型结构。该模型通过单个仿射变换将我们的输入直接映射到输出，然后进行softmax操作。

Qutter·2023-01-18 11:09

机器学习模型的几种常用评估方法

目录概念模型评估之—混淆矩阵模型评估之—K-S值模型评估之—AR值模型评估之—ROC图和AUC评估指标之—Lift提升图评估指标—Gain增益图评估指标—GINI系数评估指标—Psi稳定性过拟合与欠拟合概念通过训练集产生的模型

小蔡童靴·2023-01-18 08:33

深度学习中的数据增强方法（Data Augumentation）总结

不吃·2023-01-17 22:10

深度学习知识总结

loadingapplication二、pytorch的下载三、pytorch的可视化工具matplotilb的读入和显示opencv打开的图像用plt显示与保存四、深度学习收获神经网络中的一些概念激活函数学习率过拟合前言深度学习

m0_69631006·2023-01-17 22:36

第二章.线性回归以及非线性回归—特征缩放，交叉验证法，过拟合

第二章.线性回归以及非线性回归2.9特征缩放1.数据归一化1).作用：把数据的取值范围处理为0-1或者-1-12).数据范围处理为0-1之间的方法：newValue=(oldValue-min)/(max-min)例如：数组:（1,3,5）,value1:(1-1)/(5-1)=0;value2:(3-1)/(5-1)=0.5;value3:(5-1)/(5-1)=13).数据范围处理为-1-1之

七巷少年^ω^·2023-01-17 16:21

01机器学习基础

本章主要介绍机器学习中的重要概念、数据处理方法、一些应用等文章目录一、人工智能、机器学习、深度学习之间的关系二、机器学习概述1.基本概念2.损失函数（LossFunction）：3.过拟合和欠拟合三、机器学习方法分类

心之所向h·2023-01-17 15:30

Sklearn.ensemble.GradientBoosting

一般来说n_estimators太小，容易欠拟合，n_estimators太大，又容易过拟合

kakak_·2023-01-17 13:05

机器学习----集成学习(Ensemble Learning)

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大白话集成学习:多种机器学习算法都能做同样的事情。让

__Miracle__·2023-01-17 09:15

数学建模：12 分类模型

目录逻辑回归logisticregression线性概率模型（LinearProbabilityModel，简记LPM）Spss求解逻辑回归步骤逐步回归的设置自变量有分类变量预测结果差：添加平方项/交互项过拟合现象如何确定合适的模型

NElks·2023-01-17 07:23

西瓜书学习笔记第二章

2.1经验误差与过拟合m个样本中有a个样本分类错误错误率（errorrate）：E=a/m精度（accuracy）=1-错误率=1-E=1-a/m误差（误差期望）：学习器的预测输出与样本的真实输出的差异

程序圆圆圆·2023-01-17 07:51

西瓜书学习笔记-第二章模型评估与选择

第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合错误率(errorrate)：分类错误的样本数占样本总数的比例m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m1-a/m称为精度(accuracy)，即精度=1

Dove_Dan·2023-01-17 07:15

正则化如何消除过拟合

https://cloud.tencent.com/developer/article/1522234

火星种萝卜·2023-01-16 15:22

原理解析-过拟合与正则化

原理解析-过拟合与正则化什么是过拟合线性回归中，正则化一般怎么实现？L0正则化解析L1正则化解析L1正则化为什么可以防止过拟合？为什么L1正则化会使得参数稀疏，一部分参数的系数会变为0？

Dream-YH·2023-01-16 15:22

正则化：五重境界理解减少过拟合的神器

本文来自公众号“AI大道理”正则化作为减少过拟合的手段被大量的使用，那么为什么会出现过拟合呢？正则化又是什么？是怎么样发挥作用的呢？1、过拟合是什么？

AI大道理·2023-01-16 15:52

正则化为什么可以降低过拟合

正则化为什么可以降低过拟合在进行机器学习的模型训练的时候，如果我们的训练数据不够，或者迭代的次数太多等等原因，可能会使我们的训练误差非常小，但是对测试集的误差会很大，我们把这称为过拟合，如图：为了防止overfitting

天才大妹子·2023-01-16 15:52

过拟合问题及正则化

机器学习一、过拟合问题二、代价函数三、线性回归的正则化四、logistic回归的正则化提示：本文是基于吴恩达老师机器学习视频总结一、过拟合问题过拟合问题比较容易理解，我们采用房屋价格这个案例来进行说明：

only demo·2023-01-16 15:52

机器学习正则化：为什么减小参数大小能防止过拟合

这篇帖子写一些关于为什么参数变小能简化模型而防止过拟合的思考首先贴一张吴恩达老师机器学习课程里的图：这张图里，可以看出第三张图千方百计去拟合已有数据，但这会在遇到新数据时导致泛化能力很差。

Glacier1031·2023-01-16 15:21

validation_data作用

validation_data用来在每个epoch之后，或者每几个epoch，验证一次验证集，用来及早发现问题，比如过拟合，或者超参数设置有问题。

weixin_30363981·2023-01-16 11:07

CVPR | 基于密度与深度分解的自增强非成对图像去雾

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式为了克服在合成数据集上训练的去雾模型的过拟合问题，许多最近的方法试图使用非成对数据进行训练来提高模型的泛化能力

计算机视觉研究院·2023-01-16 11:02

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