过拟合第31页

【Pytorch学习笔记】002--线性模型

如果利用训练集来进行验证，会出现“自己考自己”这样的情况，容易过拟合。为了提升泛化能力，将训练集分成训练集和验证集（ValidationSet）

沉潜于·2023-01-16 10:51

机器学习—深度神经网络

深度学习计算方法损失函数Softmax分类器前向传播和反向传播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机器学习流程：数据获取、特征工程（难度）、建立模型、评估与应用特征工程的作用数据特征决定了模型的上限

阿楷不当程序员·2023-01-16 10:18

Task03: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

1过拟合、欠拟合及其解决方案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）。

穿囚服的兔子·2023-01-16 10:31

吴恩达第二课笔记第一周-偏差和方差、正则化、归一化输入、梯度消失与梯度爆炸、梯度检验

、和高方差的解决办法不同：2、正则化（用来解决过度拟合问题，减小方差）L2正则化的过程dropout（随机失活）方法进行正则化：不同层的keep-prob可以不同（保留节点的概率）（w矩阵越大，越可能过拟合

奇迹皇皇·2023-01-16 10:00

2.1 实战优化基础（划分数据集、欠拟合/过拟合/解决方案、L2正则化、dropout、数据增强、输入特征归一化、梯度消失/梯度爆炸、梯度检验）

偏差/方差、欠拟合/过拟合拟合度：模型与训练数据的匹配程度过拟合（

bijingrui·2023-01-16 10:57

深度学习——多层感知机

文章目录在网络中加入隐藏层激活函数多层感知机的简洁实现模型选择、欠拟合和过拟合

暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-16 09:24

【论文阅读笔记】从ResNet到ResNeXt

://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdfResNeXt：https://arxiv.org/abs/1611.05431ResNet基本思想在训练深层网络时，一般会遇到三个问题：过拟合

IIDEAT·2023-01-16 08:05

机器学习（李航统计学习方法）

贝叶斯派频率派的观点贝叶斯派的观点监督学习与无监督学习单变量线性回归模型表示代价函数梯度下降多变量线性回归多维特征多变量梯度下降梯度下降法实践1-特征缩放梯度下降法实践2-学习率特征和多项式回归正规方程逻辑回归分类问题假说表示判定边界代价函数简化的成本函数和梯度下降高级优化多类别分类：一对多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神经网络非线性

快乐的阿江江·2023-01-16 08:01

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(十)

weixin_43114885·2023-01-16 08:50

神经网络与深度学习笔记——梯度消失问题

第三章改变神经网络的学习方法——代价函数，规范化，过拟合。主要介绍了不同的代价函数，以及规范化等对传统代价函数的改造。第四章深度神经网络为何

刘爱然·2023-01-16 06:04

深度学习——Dropout层

在深度学习当中常用的技术就是防止过拟合化的。往往会在全连接层这样参数比较多的层上使用在模型的训练阶段，让隐藏的神经元一部分工作，一部分不工作。

一套煎饼·2023-01-16 06:03

Pytorch深度学习（七）：卷积神经网络（基础篇）

PyTorch深度学习实践》完结合集传送门：《PyTorch深度学习实践》完结合集卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合问题

Yuriy_Xiong·2023-01-16 06:01

《神经网络与深度学习》邱希鹏学习笔记（一）

学习准则有用损失函数来评价模型的好坏，还有经验风险最小化准则，大概意思就是在平均损失函数中获得最小的损失函数，但是因为样本可能很小，不全面，会造成过拟合问题，因此引入结构风险最小化准则，也就是参数的正则化来限制模型能力

空心菜使者·2023-01-16 06:27

算法梳理（一）线性回归原理及实现

算法梳理（一）线性回归原理及实现机器学习相关概念监督学习非监督学习泛化能力过拟合和欠拟合交叉验证线性回归算法原理最小二乘法优化方法线性回归衡量方式数据归一化scikit-learn中的参数详解参数内置属性

面朝大海zyp·2023-01-16 00:10

使用深度学习分类猫狗图片

此时的主要问题在于过拟合。然后我们将会介绍数据增强（dataaugmentation）,它在计算机领域是一种非常强大的降

STONE吃不吃·2023-01-15 18:47

《python深度学习》笔记（十八）：训练一个卷积神经网络

1.过拟合总结1.造成过拟合的原因：①.训练集太少，导致无法训练出能够泛化新数据的模型。②.训练集和测试集的数据分布不一致。③.模型本身特别复杂，深度太大。

卷积战士·2023-01-15 18:46

机器学习模型优化之模型融合

前言：在机器学习训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题，常用的模型效率分析手段有：研究模型学习曲线，判断模型是否过拟合或者欠拟合，并做出相应的调整；对于模型权重参数进行分析，对于权重绝对值高/低的特征，

lizz2276·2023-01-15 18:40

超参数和验证集

如果在训练集上学习超参数，这些超参数总是趋向于最大可能的模型容量，导致过拟合。为了解决这个问题，我们需要一个训练算法观测不到的验证集样本。测试集

Kun Li·2023-01-15 16:21

pytorch使用早停策略

文章目录早停的目的与流程早停策略pytorch使用示例参考网站早停的目的与流程目的：防止模型过拟合，由于深度学习模型可以无限迭代下去，因此希望在即将过拟合时、或训练效果微乎其微时停止训练。

呆萌的代Ma·2023-01-15 15:36

逻辑回归(神经网络Sigmod激活函数，计量logit模型)

LogisticRegression)逻辑回归(LogisticRegression)是通过回归来解决分类问题，为监督学习方法，比较线性回归与逻辑回归，线性回归当变量有较好的线性关系时，比如收入与消费等，通过拟合样本点

fade猫·2023-01-15 14:14

XGBoost与Light GBM的简要对比和选择

XGBoostXGBoost的优点：兼容中小型数据集相较于LightGBM，不容易过拟合可并行处理具有处理缺失值的内置函数高度灵活可以在每次迭代后运行交叉验证LightGBMLightGBM的优点：更快的训练速度和更高的效率降低内存使用率比其他增强算法都具有更高的准确性与大型数据集的兼容支持并行学习

Peter__Barnes·2023-01-15 13:31

机器学习实验二

目录一.算法原理二.基本步骤三.量化纯度四.剪枝处理五.连续值处理一、算法原理二、基本步骤三、量化纯度四、剪枝处理剪枝，是为了防止过拟合。有预剪枝和后剪枝两种方法。

ZTtttong·2023-01-15 13:26

【Pytorch教程】：GPU 加速运算

优化器卷积神经网络CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN循环神经网络(分类)RNN循环神经网络(回归)自编码(Autoencoder)DQN强化学习生成对抗网络(GAN)为什么Torch是动态的GPU加速运算过拟合

_APTX4869·2023-01-15 13:26

写博客的素材

写在前面：Normalization：是指归一化，比如将数据集各个特征变换到0均值，单位方差的方法就是一种归一化Regularization：是指正则化，一般用在损失函数中，防止出现过拟合一机器学习1机器学习算法

Dongdong Bai·2023-01-15 11:53

[小样本图像分割]One-Shot Learning for Semantic Segmentation（OSLSM）

本文的方法说白了就是利用高维参数来进行比较（而不是像现今的大多数方法是利用特征匹配的思想），因此依赖于权重哈希来防止过拟合。本文的方法现在基本淘汰，但它无疑开创了小样本分割的先河。

XL_Dylan·2023-01-15 11:28

nn.Dropout、DropPath的理解与pytorch代码

理论dropoutdropout是最早的用于解决过拟合的方法，是所有drop类方法的大前辈。dropout在12年被Hinton提出，并且在《ImageNetClassifi

研1菜鸟·2023-01-15 10:30

深度学习 12 正则化

1.对于高方差(过拟合)，有以下几种方式：获取更多的数据，使得训练能够包含所有可能出现的情况正则化（Regularization）寻找更合适的网络结构2.对于高偏差(欠拟合)，有以下几种方式：扩大网络规模

处女座_三月·2023-01-15 09:54

ImageNet classification with deep convolutional neural networks

图像分类目录1.引言2.网络结构2.1小细节2.2代码部分3.创新点3.1非线性激活函数ReLU（提速）3.2多GPU训练（提速）3.3局部响应归一化（增强泛化能力，已不再使用）3.4重叠池化（轻微防止过拟合

每天都要吃肉肉(●'◡'●)·2023-01-14 23:25

过拟合欠拟合多项式回归模型酶活性预测实战task

过拟合欠拟合酶活性预测实战task：基于T-R-train.csv数据，建立线性回归模型，计算其在T-R-test.csv数据上的r2分数，可视化模型预测结果加入多项式特征（2次、5次），建立回归模型计算多项式回归模型对测试数据进行预测的

nickdlk·2023-01-14 22:07

深度学习第五次 CNN卷积神经网络

卷积计算填充值步幅赤化层：降低参数量级使特征图变小，简化网络计算复杂度特征压缩，提取主要特征加快计算速度防止过拟合缩小最后全连接层中节点的个数，减少整个神经网络参数2.激活函数的作用加入非线性因素提高模型鲁棒性

木丶濯·2023-01-14 15:50

台大李宏毅--深度学习tip（模型优化）

训练结果不好，并不总是因为过拟合训练结果不好，并不总是因为过拟合。有可能是你的trainingdata都没有训练好，那最终结果一定不好深度学习的层数越多，网络越复杂，并不一定模型会越复杂。

丁磊_Ml·2023-01-14 15:18

深度学习：ResNet从理论到代码

深度学习：ResNet从理论到代码面临的问题模型退化问题ResNet核心思想反向传播公式推导残差的由来残差模块为什么效果好代码实现面临的问题模型退化问题随着网络层数加深，性能逐渐降低，但它并不是过拟合，

HanZee·2023-01-14 13:28

【论文解读】yolo-v2

图：yolo网络架构BatchNormalization在YOLO所有的卷积层后面添加了NB，在不需要其它形式的正则化的情况下NB极大地加速了收敛，并且不用dropout也不会出现过拟合，mAP获得了%

昌山小屋·2023-01-14 13:56

Python深度学习-基于pytorch-2

其过程图如下：机器学习一般流程常见问题类型最后一层激活函数和损失函数的对应关系：常见的评估方法：过拟合与欠拟合模型确定后，开始训练模型，

冲冲冲(ಡωಡ)·2023-01-14 11:35

【L1正则化与L2正则化详解及为什么L1和L2正则化可防止过拟合】

一、为什么L1和L2正则化可防止过拟合？

菜菜雪丫头·2023-01-14 10:16

神经网络的正则化（L1正则化与L2正则化）

1过拟合2正则化过拟合现象很普遍，根本原因还是数据量不足以支撑复杂度高的模型，因此最直接的解决过拟合问题的办法是增加训练数据量。另一种直接的方法是降低模型复杂度。

lalalalalalaaaa·2023-01-14 10:11

L1正则化与L2正则化（详解）

L1正则化与L2正则化正则化之所以能够降低过拟合的原因在于，正则化是结构风险最小化（模型结构最简单，经验风险最小化就是训练误差小）的一种策略实现。

just-solo·2023-01-14 10:40

2020-10-26 （一）L1正则化与L2正则化

正则化能够降低过拟合风险，将最小化经验风险变为最小化结构风险。二、使用步骤1.L2正则化L2正则化如上式，前一项MSE损失函数可以任意，后一项是L2正则化式。

MinyounZhang·2023-01-14 10:08

【阶段三】Python机器学习27篇：机器学习项目实战：数据降维：主成分分析PCA、基本原理与PCA模型：人脸识别

如果将所有特征数据都用来拟合模型，会提高模型的复杂度，造成过拟合风险显著增大，且不同的特征数据间可能存在共线性。此时就需要对数据进行降维，以浓缩特征向

胖哥真不错·2023-01-14 10:57

LightGBM

XGBoostLightGBMLightGBM的优势LightGBM与XGBoost对比LightGBM的直方图优化LightGBM采用带深度限制的Leaf-wiseLightGBM采用直方图作差的优化LightGBM使用方法参数防止过拟合的方法实例代码简介

阿巴乾·2023-01-14 07:43

AlexNet论文学习

2.适合的梯度下降函数（Relu）可以加速训练3.GPU并行运算更加迅速4.数据增广、批处理训练dropout、池化操作、LRN正则化可以减少过拟合摘要Alex小组训练了一个DCNN，由五个卷积层，一些

20220723开始学Java·2023-01-14 00:59

Pytorch深度学习【九】

权重衰退—处理过拟合的一种方法—L2正则化L1正则化L1正则化的作用是使得大部分模型参数的值等于0，这样一来，当模型训练好后，这些权值等于0的特征可以省去，从而达到稀疏化的目的，也节省了存储的空间，因为在计算时

EngineeringHR7·2023-01-14 00:26

卷积神经网络之AlexNet学习

通过这种方式，可以随机改变训练样本，避免模型过度依赖于某些属性，能从一定程度上抑制过拟合。使用Dro

风轻云淡_Cauchy·2023-01-14 00:24

AlexNet学习

在全连接的前两层使用Dropout随机失火神经元，来减少过拟合。过拟合根本原因：模型设计过于复杂，参数训练过多，训练数据少。导致拟合的函数完美预测训练集，但对新数据的测试

小甜瓜zzw·2023-01-14 00:22

《统计学习方法第2版》学习笔记-第1章统计学习及监督学习概论

统计学习的分类2.1.基本分类2.2.按模型分类2.3.按算法分类2.4.按技巧分类3.统计学习方法的三要素3.1.模型3.2.策略3.3.算法4.模型评估与模型选择4.1.训练误差与测试误差4.2.过拟合与模型选择

可以叫我才哥·2023-01-13 22:50

正则化的通俗解释_深度学习中正则化技术概述（附Python代码）

磐石介绍数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现非同一般的好，却在测试集上表现很一般。

weixin_39955233·2023-01-13 15:04

正则化（Regularization）

（泛化能力代表了训练好的模型对于未知样本输出的解释能力）2、Why&正则化——为了防止训练的模型产生过拟合与欠拟合现象1.概念过拟合：当模型过度地学习训练样本中的细节与噪音，把训练样本自身的一些特点当做了所有潜在样本都会

点滴成海~·2023-01-13 15:04

正则化总结

一.正则化的目的：1.过拟合现象：如图，在线性回归中。图一中，使用一条直线进行数据的拟合，但是这个模型并没有很好的拟合数据，产生很大的偏差。这种现象称为欠拟合。

糖葫芦君·2023-01-13 15:34

正则化的通俗解释_机器学习正则化

目录：过拟合聊一下有正则和无正则实例对比自由度的概念正则化加入方式正则化内容,区别,推导,总结先聊一下过拟合我们在判断事物的时候可能以偏概全，产生误

weixin_39932762·2023-01-13 15:04

关于正则化抽象定义的通俗理解

正则化：1.正则化的目的：防止过拟合！2.正则化的本质：约束（限制）要优化的参数。关于第1点，过拟合指的是给定一堆数据，这堆数据带有噪声

麻木的程序猿·2023-01-13 15:33

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