过拟合第33页

03_机器学习相关笔记——特征工程（3）

等风来随风飘·2023-01-10 21:06

一些机器学习相关文章的收集（持续更新）

总结类文章机器学习算法地图On-going机器学习算法svm损失函数SVM和RVM对比SVM的两个参数C和gamma√通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost深度学习/神经网络深度学习防止过拟合的方法深入理解

大羚羊·2023-01-10 19:17

神经网络参数量和计算量,神经网络参数个数计算

关于隐层节点数：在BP网络中，隐层节点数的选择非常重要，它不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。

普通网友·2023-01-10 19:08

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第二课·第一周深度学习的实用层面

目录一、训练集train/验证集dev(val)/测试集test二、偏差/方差三、正则化（解决高方差）（L2正则化）四、正则化如何预防过拟合五、Dropout正则化（最常用：inverteddropout

手可摘星辰不去高声语·2023-01-10 19:06

动手学PyTorch | (9) 权重衰减

上⼀节中我们观察了过拟合现象，即模型的训练误差远⼩于它在测试集上的误差。虽然增⼤训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价⾼昂。

CoreJT·2023-01-10 17:43

权重衰减来解决过拟合问题

过拟合是因为模型过于复杂使得噪声都训练数据集中的噪声都拟合进去了，从而导致训练出来的模型泛化能力变差。

机械专业的计算机小白·2023-01-10 17:43

深度学习的权重衰减是什么_动手深度学习PyTorch（四）权重衰减

动手深度学习PyTorch(二)模型选择、欠拟合和过拟合中我们观察了过拟合现象，即模型的训练误差远小于它在测试集上的误差。虽然增大训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价高昂。

未来世界的幸存者·2023-01-10 17:12

pytorch-权重衰退（weight decay）和丢弃法（dropout）

解决过拟合的常用两种方法：1、权重衰退常用方法：L1,L2正则化L2正则化：一个神经网络训练至loss收敛时，会有多个w，b符合条件。

我渊啊我渊啊·2023-01-10 17:42

Pytorch 多项式拟合

目录1、训练误差和泛化误差2、独立同分布假设3、欠拟合和过拟合4、多项式回归1、训练误差和泛化误差训练误差（trainingerror）是指，模型在训练数据集上计算得到的误差。

我和代码有个约会.·2023-01-10 17:12

Pytorch学习笔记-权重衰减

虽然增大训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价高昂。应对过拟合问题的常用方法：权重衰减（weightdecay）。

Dexter_Sun1·2023-01-10 17:11

Pytorch 权重衰减

目录1、权重衰减2、L2正则化和L1正则化3、高维线性回归演示权重衰减1、权重衰减一般来说，我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。

我和代码有个约会.·2023-01-10 17:11

损失函数出现nan的原因分析及对策

文章目录nan出现的原因对策1-1数据清洗1-2数据增强2-1梯度清零2-2调整网络结构2-3改变损失函数计算方法2-4更换参数初始化策略2-5anchors初始化3-1防止网络过拟合3-2修改超参数设置

Los Merengues·2023-01-10 17:03

3.1 AlexNet网络结构详解与花分类数据集下载

AlexNet详解使用Dropout的方式在网络正向传播过程中随机失活一部分神经元，以减少过拟合经卷积后的矩阵尺寸大小计算公式为：N=(W-F+2P)/S+1①输入图片大小为W×W②Filter大小F×

一个小腊鸡·2023-01-10 16:25

【计算机视觉】Softmax代码实现、过拟合和欠拟合的表现与解决方法

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为：对于k维向量z来说，其中zi∈Rzi∈R，我们使用指数函数变换可以将元素的取值范围变换到(0,+∞)(0,+∞),之后我们再所有元素求和将结果缩放到[0,1]

秋天的波·2023-01-10 14:19

机器学习笔记_01线性回归和逻辑回归

线性回归和逻辑回归文章目录机器学习笔记_01线性回归和逻辑回归一、什么是机器学习二、线性回归2.1线性回归的表达式**1.假设函数****2.优化方法****3.损失函数****4.损失函数的优化****5.过拟合和欠拟合

程序员酱油哥·2023-01-10 10:30

YOLOv5 数据增强data augmentation (七)

1.数据增强介绍当我们训练集中的图片比较少时，容易造成网络的过拟合。为了避免这种情况一般我们要经过图像处理的方法，人为地去增加些图片数据，这样就会增加我们可用图片的数目，减少过拟合的可能性。

普通网友·2023-01-10 10:42

【数据挖掘】模型选择中正则化、交叉验证详解及实战应用（超详细附源码）

然而，一味追求提高分类器的预测能力，所选择的模型的复杂度会比真模型要高，这种现象被称为过拟合（Over-fitting）过拟合指学习时选择的模型所含的参数过多，导致该模型对已知数据预测的很好，但对未知数据预测很差

showswoller·2023-01-10 09:56

对BN（batch normlization）层的理解

前言：BN层作为当前应用十分广泛的一中抗过拟合、加速模型收敛的手段，效果可以说是十分好用，但是究其原因或者说理解，很多人也是从不同方面有所解释，这篇就尽量包罗的多一些，加上一些自己的理解。

绛洞花主敏明·2023-01-10 07:10

batch normlization随记

2，防止过拟合，《一个样本只与minibatch中其他样本有相互关系；对于同一个训练样本，网络的输出会发生变化。

CV_er·2023-01-10 07:09

机器学习模型（线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林、SVM&向量机）

防止过拟合怎么防止过拟合？正则项与防止过拟合怎么确定L1和L2的值呢？梯度算法为什么叫回归？

Nefelibat·2023-01-09 18:38

阿里云天池大赛——机器学习篇赛题解析（赛题一）下

5.模型验证5.1模型评估的概念和方法（1）欠拟合和过拟合当一个模型恰到好处地表达了数据关系时，我们就认为这个模型拟合效果好。欠拟合也叫高偏差，是指算法所训练的模型不能完整地表达数据关系。

阿尔卑斯山林·2023-01-09 16:55

[Python] 多项式曲线拟合(Polynomial Curve Fitting)

多项式曲线拟合PolynomialCurveFitting实验目标实现过程-Step1：生成观测集和目标函数-Step2：比较不同阶数多项式的拟合效果-Step3：通过增大数据规模改善过拟合现象-Step4

吃吃今天努力学习了吗·2023-01-09 14:23

01线性模型

参考：http://biranda.top/Pytorch学习笔记003——线性模型/#问题引入扩展1.数据集划分：训练集、验证集、测试集2.出现过拟合的原因训练集的数量集小于模型的复杂度训练集和测试集特征分布不一致噪音数据干扰过大权值学习迭代次数足够多拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征

Cyanide11·2023-01-09 14:19

【机器学习】决策树剪枝

目录一、为什么要剪枝二、怎么剪枝1、预剪枝2、后剪枝三、代码实现1、预剪枝2、后剪枝一、为什么要剪枝决策树是充分考虑了所有的数据点而生成的复杂树，有可能出现过拟合的情况，决策树越复杂，过拟合的程度会越高

我喝水不塞牙·2023-01-09 12:48

L1正则化和L2正则化

二、正则化的作用三、L1和L2正则化为什么可以防止过拟合？四、L1和L2正则化代码实现（Pytorch）写在后面一、什么是正则化？在深度学习模型中，模型的参数越

暴走乔巴·2023-01-09 10:01

Keras 中 L1正则化与L2正则化的代码用法和原理细致总结

本文属于知识点总结，内容属于摘抄和整理一、概念介绍我们先要理解什么是过拟合，以下图为例：图中的红线为过拟合的曲线，而中间的黑线才是我们先要得到的拟合曲线，而得到为了黑线我们可以使用以下2种方法：减小拟合函数中的参数个数

量化交易领域专家YangZongxian·2023-01-09 10:59

Alexnet论文精读

大模型通过正则来避免过拟合后来发现正则不那么重要神经网络模型更重要当时主流不是cnn，是别的。但是那时候cnn训练不动。

CVer1024·2023-01-09 10:59

超分辨率重建之DRCN

闪闪亮亮·2023-01-09 08:21

机器学习笔记之降维(一)维数灾难

机器学习笔记之降维——维数灾难引言回顾：过拟合维度灾难从数值角度观察维数灾难从几何角度观察维度灾难示例1示例2引言本节将介绍降维算法，并介绍降维算法的相关背景。

静静的喝酒·2023-01-08 19:24

机器学习交叉验证的作用

交叉验证（Crossvalidation)，交叉验证用于防止模型过于复杂而引起的过拟合.有时亦称循环估计，是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。

程序小白学习之路·2023-01-08 17:06

机器学习——周志华（2）

error),学习器在训练集上的误差称为"训练误差"(trainingerror)或"经验误差"(empiricalerror)，在新样本上的误差称为"泛化误差"(generalizationerror)2.过拟合

Intelligenth·2023-01-08 15:51

手写算法-python代码实现Lasso回归

回归分析与python代码实现1、python实现坐标轴下降法求解Lasso调用sklearn的Lasso回归对比2、近似梯度下降法python代码实现LassoLasso回归简介上一篇文章我们详细介绍了过拟合和

Dream-YH·2023-01-08 14:34

纯Python实现机器学习算法13：Lasso回归

在正式介绍这两种模型之前，笔者还是想带大家复习一下过拟合和正则化等机器学习关键问题。正则化与L1范数正则化是防止模型过拟合的核心技术之一，关于欠拟合和过拟合的问题，这里笔者就不再展开

小白学视觉·2023-01-08 14:04

pytorch学习笔记（十三）————过拟合&欠拟合

pytorch学习笔记（十三）————过拟合&欠拟合目录理想化情况真实情况模型学习能力欠拟合与过拟合总结目录理想化情况1.场景一：线性模型——房价预测横坐标是房屋面积，纵坐标是房屋价格。

南风渐起·2023-01-08 11:00

残差网络

这种退化问题和过拟合

cdy艳0917·2023-01-08 10:03

第一章：统计学习方法概论

条件概率分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)或决策分布Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X)策略：在所有假设空间中选择一个最优模型注意事项：算法：学习模型的具体计算方法1.5训练误差与测试误差1.6过拟合与模型选择

扔出去的回旋镖·2023-01-08 10:18

机器学习期末考试题

1、回归和分类都是有监督学习问题2、回归问题和分类问题都有可能发生过拟合3、一般来说，回归不用在分类问题上，但是也有特殊情况比如logistic回归可以用来解决二分类问题对回归问题和分类问题的评价最常用的指标都是准确率和召回率

谭盐.·2023-01-08 07:04

分别使用CNN模型和GRU模型进行耶拿温度预测并以及模型改进(含详细代码)

3、对网络进行改进，包含三个操作：在循环层中使用dropout来降低过拟合；使用堆叠

Dream_Bri·2023-01-08 02:28

吴恩达《机器学习》——欠拟合与过拟合

欠拟合与过拟合1.方差与偏差模型的容量、过拟合和欠拟合2.Python代码实践2.1拟合直线2.2拟合多项式数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https://github.com/Raymond-Yang

Ace2NoU·2023-01-08 02:19

机器学习日记Day6

昨天学习到训练集和测试集之间的性能差异是过拟合的明显标志，因此我们应该试图找到一个可以控制复杂度的模型。标准线性回归最常用的替代方法之一就是岭回归（ridgeregression），下面来看一下。

RsZHUBUXING·2023-01-07 22:54

活体检测论文研读3——Cross Modal Focal Loss for RGBD Face Anti-Spoofing

新的体系结构使用了来自这两种模式的互补信息，同时减少了过拟合的影响。从本质上讲，提出了一个跨模态的焦点损失函数来调制每个信道的损失贡献，作为单个信道置信度的函数。在两个公开的数据集上进行的广泛评估

Moon_Boy_Li·2023-01-07 22:50

机器学习常见算法及其优缺点

2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。改进措施1、对决策树进行剪枝。可以

吾悦·2023-01-07 19:32

深度学习-神经网络训练要点

文章目录训练数据划分测试数据要来自同一分布训练思路：满足偏差要求后检查方差方差和偏差的tradeoff正则化如何避免过拟合-减少网络规模L2正则化dropout正则化dropout和L2L_{2}L2的比较其他神经网络权重初始化梯度的数值逼近和验证双边公差梯度验证梯度验证实现

PengxiangZhou·2023-01-07 18:28

Dropout和BN为什么不能共同使用？

一、问题：Dropout和BN都有防止过拟合的作用，单独使用，都带来一定的性能改进，但最近的工作都不一起使用，这是为何？

低吟浅笑·2023-01-07 18:56

刘二大人pytorch实践第十一讲主要内容及课后作业

1.InceptionMoudleInception网络在同一层级上运行具备多个尺寸的滤波器对数据进行处理，最后再按通道将输出结果拼接起来，兼顾了网络的深度和宽度，降低了网络过拟合的几率。

林小当·2023-01-07 17:40

AI | 第3章机器学习算法 - sklearn 回归、聚类算法

聚类算法前言1.线性回归1.1概述1.2线性回归的损失和优化原理1.3线性回归API*Code1正规方程代码示例*Code2梯度下降代码示例1.4正规方程和梯度下降对比1.5梯度下降的优化方法2.欠拟合与过拟合

多氯环己烷·2023-01-07 06:43

（论文阅读）2022年一些图像去雾方法的简单调研

Self-augmentedUnpairedImageDehazingviaDensityandDepthDecomposition基于密度和深度分解的自增强未配对图像去雾在合成的去雾数据集上训练的图像去雾方法存在过拟合问题

倘若我问心无愧呢丶·2023-01-06 18:28

机器学习之学习曲线绘制Python-skleran

简单来说，就是用学习曲线(learningcurve)来判断模型状态：过拟合还是欠拟合。学习曲线定义：学习曲线是根据不同训练集大小，模型在训练集和验证集上的得分变化曲线。

韩立 •·2023-01-06 17:47

图像分割-数据标注

标记数据少数据多，却单一imbalanceclassfew-shotcontext对抗模型过拟合推理阶段融合3.图像增广方法介绍a.图像变换亮度(高斯）模糊剪切粘贴（crop&paste）旋转/翻转透视变换等

鹿衔草啊·2023-01-06 15:54

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