过拟合

机器学习——模型评估与选择

过拟合：学习能力过强导致过于拟合。过于学习学到认为女生必须是长头发。欠拟合：学习能力低下导致欠拟合。学习能力低下，拥有长发的都是女生。
hellowuxia·2023-01-03 12:04

深度学习初级课程 3.随机梯度下降法

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在前两节课中，我们学习了如何从密集的层堆中构建完全连接的网络
cndrip·2023-01-03 11:15

Resnet论文解读

介绍：主要讲述的就是针对深度越深，精确度达到了一种饱和的状态，然后就会产生退化，并且这些退化并不是由于过拟合造成的，而是因为深度越深，即添加的层数越多，他的精确度就会发生退化。
m0_46314815胡说养的猪·2023-01-03 11:02

《基础知识》梯度更新和防止过拟合

《基础知识》梯度更新和防止过拟合导数（derivate）偏导数（partialderivate）梯度极小值影响优化器表现的因素局部最小值（localminima）鞍点（saddlepoint）初始值（initializationstatus
365JHWZGo·2023-01-03 09:52

机器学习基础 第一章 机器学习概述

1.1统计学习1学习方法监督学习，非监督学习，半监督学习2统计学习三要素模型，策略，算法1.2监督学习1基本概念输入、输出空间，特征空间，假设空间2监督学习过程1.3模型评估与选择1训练误差与测试误差2过拟合与正则化
zc02051126·2023-01-03 09:57

Pytorch—模型微调（fine-tune）

但我们在实际应用中，我们自己的数据集可能比较小，只有几千张照片，这时从头训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的，因为越大的模型对数据量的要求越高，过拟合无法避免。
ytusdc·2023-01-03 09:27

tensorflow05

过拟合过拟合与欠拟合交叉验证regularzation动量与学习率Earlystopdropout
非畅6 1·2023-01-03 09:25

边境的悍匪—机器学习实战：第十一章 训练深度神经网络

第十一章训练深度神经网络文章目录第十一章训练深度神经网络前言一、思维导图二、主要内容1、梯度消失与梯度爆炸问题2、重用预训练层3、更快的优化器4、通过正则化避免过拟合5、总结和实用指南三、课后练习四、总结前言前面的一章我们了解了什么是神经网络
doubleZ7·2023-01-03 09:12

tensorflow06 《TensorFlow实战Google深度学习框架》笔记-04-04正则化

win10Tensorflow1.0.1python3.5.3#CUDAv8.0cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1#filename:ts04.04.py正则化(regularization)#正则化是避免过拟合的有效方法
longji·2023-01-03 09:42

周志华《机器学习》笔记：第2章 模型估计与选择

1、经验误差与过拟合分类错误数占样本总数的比例称为“错误率”，精度=1-错误率。
糖小豆子·2023-01-03 09:10

深度学习初级教程 2.深度神经网络

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍在这节课中，我们将看到我们如何构建能够学习复杂关系的神经网络
cndrip·2023-01-03 08:52

Dropout详解：Dropout解决过拟合问题

Dropout是一种能够有效缓解过拟合的正则化技术，被广泛应用于深度神经网络当中。但是被dropout所丢掉的位置都有助于缓解过拟合的吗？
数学是算法的灵魂·2023-01-02 21:10

三、loss和Val_loss判定模型结果好坏准则

测试集的损失值情况一：trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络任然在学习中解决办法：此时的网络模型是最好的，不需要其他措施情况二：trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络出现过拟合解决办法
teng腾·2023-01-02 17:08

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——分类器和机器学习三大定律（看完就全懂了）

随机森林BoostingStacking四、KNN:K临近算法基本概念k不能大，不能小K值选取特征归一化的必要性五、DT:决策树决策树的生成机制ID3:引入熵减和熵减最大原则C4.5:引入信息增益率，防止过拟合六
一拳Marx·2023-01-02 16:01

3.13_dropout

3.13丢弃法除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）[1]来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:38

3.11_underfit-overfit

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。
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:08

3-5 机器学习进阶-GBDT、boosting工程化三兄弟XGBoost、lightGBM、catBoost

3、XGBoost防止过拟合的方法？4、XGBoost为什么这么快？5、LightGBM相比于XGBoost做了哪些改进？6、CatBoost有什么特点？1、XGBoost和GBDT有什么不同？
沉睡的小卡比兽·2023-01-02 09:42

基于keras的CNN的蒙特卡罗dropout

基于keras的CNN的蒙特卡罗dropout在利用keras或者tensorflow.keras写CNN时，一般会利用dropout层来防止CNN的过拟合。
wildwind0907·2023-01-02 09:39

最小二乘法对图像去噪（python）

本文通过最小二乘法对图像像素点进行拟合，通过拟合曲线去去除图像中的椒盐噪声，实现还原照片的目的，并与中值滤波去除图像椒盐噪声做对比。
KingW.MA·2023-01-02 09:05

机器学习（六）统计学习理论

通过理论推导，从本质上说明了机器学习为什么会出现过拟合现象，以及过拟合与模型选择、训练数据之间有什么关系。
goodluckcwl·2023-01-02 07:22

Inception V1-2014年

但是这样也会导致很多问题，比如过拟合，梯度爆炸等。inception则从另一个角度来提升训练效果：即在相同的计算资源上可以提取到更多的特征。
南妮儿·2023-01-01 21:36

tikhonov正则化 matlab_机器学习中的各种范数与正则化

机器学习中的各种范数与正则化对于统计机器学习算法一般为缓解过拟合现象的发生需要在进行正则化操作,通过正则化以偏差的增加换取方差的减小，因此优秀的正则化操作即是在保证方差较小的情况下，偏差尽可能的小。
aye toms·2023-01-01 17:46

论文阅读 8 | Contrastive Decoder Generator for Few-shot Learning in Product Quality Prediction

然而，深度学习方法的训练过程需要大量的标注数据来避免过拟合，而质量相关变量的标记过程往往耗时耗力。因此，多阶
♡来年秋风起♡·2023-01-01 17:10

Grid SearchCV（网格搜索）与RandomizedSearchCV （随机搜索）

超参数选择不恰当，就会出现欠拟合或者过拟合的问题。而在选择超参数的时候，有两个途径，一个是凭经验微调，另一个就是选择不同大小的参数，带入模型中，挑选表现最好的参数。
小胡同1991·2023-01-01 15:46

详解ResNet残差网络

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源
Zora.wang·2023-01-01 14:58

第二章：机器学习的流程

机器学习流程的简介2.1.1进行机器学习的整体流程2.1.2数据的学习2.2学习数据的使用方法2.2.1学习数据与测试数据2.2.2留出法的理论与实践2.2.3k折交叉验证的理论2.2.4k折交叉验证的实践2.3过拟合
ρ爱上θ·2023-01-01 14:53

【机器学习】过拟合和欠拟合的详细介绍和解决方式

 在讲解过拟合和欠拟合之前，我们需要补充一个新概念——泛化，相信很多朋友在学习机器学习或者深度学习的时候，经常看到泛化、泛化能力等一些词言，下面就由我向大家补充一下泛化的小概念~泛化概念 首先我们要知道机器学习的主要挑战是什么
心无旁骛~·2023-01-01 14:12

吴恩达机器学习课程笔记(英文授课) Lv.2 新手村（分类）

目录6-1分类6-2假设陈述6-3决策界限decisionboundary6-4代价函数6-5简化代价函数与梯度下降6-6高级优化算法6-7多元分类：一对多7-1过拟合问题7-2代价函数7-3线性回归的正则化
玉一·2023-01-01 13:20

吴恩达机器学习[8]-正则化在线性回归、logistic回归应用与python实现

正则化-线性回归及logistic回归的应用与python实现过拟合问题overfitting问题识别过拟合问题解决代价函数costfunction线性回归的正则化logistic回归的正则化代码实现+
踏归1234·2023-01-01 13:20

吴恩达《机器学习》——Logistics回归代码实现

2.Logistics回归交叉熵损失函数梯度过拟合与欠拟合正则化3.Python代码实现4.单维与多维Logistic分类单维数据分类多维数据分类数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https
Ace2NoU·2023-01-01 13:13

drop path regularization

drop-path是dropout（防止co-adaption）的天然扩展，是一种正则方法，可以防止过拟合，提升模型表现DropPath就是随机将深度学习网络中的多分支结构随机删除
hxxjxw·2023-01-01 12:55

速度杠杠的，部署机器学习模型的这7个要点要谨记

虽然性能优化会损害预测准确性,但更简单的模型通常运行得更快，也不容易过拟合。预测延迟被测量为进行预测所需的经过时间。
Python数据开发·2023-01-01 11:10

AlexNet论文解读——ImageNet Classification with Deep Convolutional

目录摘要1.介绍2.数据集3.模型架构3.1AlexNet架构图3.2激活函数Relu3.3多GPU训练问题3.4LRN层3.5重叠池化4.减少过拟合4.1数据增强4.2Dropout层5.训练的细节6
要什么自行车儿·2023-01-01 09:58

第一篇 AlexNet——论文翻译

文章目录摘要1简介2数据集3架构3.1ReLU非线性3.2多GPU训练3.3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</
AI浩·2023-01-01 09:52

val_loss先下降后上升或不下降只上升

trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络仍在学习;trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络过拟合;trainloss趋于不变，testloss不断下降，说明数据集
浪里摸鱼·2023-01-01 01:32

神经网络与深度学习---train_loss和val_loss(test_lost)分析

1.train_loss不断下降，val_loss(test_lost)不断下降说明网络训练正常，最好情况2.train_loss不断下降，val_loss(test_lost)趋于不变说明网络过拟合，
小天才才·2023-01-01 01:59

train loss 和 test loss的一些问题

1、trainloss和testloss的关系trainloss不断下降，testloss不断下降：说明网络仍在学习;trainloss不断下降，testloss趋于不变：说明网络过拟合;trainloss
yxbkl·2023-01-01 01:29

关于神经网络的模型训练时loss和val_loss变化的问题（笔记整理）

trainloss下降⬇，valloss下降⬇，说明网络仍在学习；~~奈斯，继续训练trainloss下降⬇，valloss上升⬆，说明网络开始过拟合了；~~赶紧停止，然后数据增强、正则trainloss
小小凤梨罐头·2023-01-01 01:28

【模型训练-loss】模型训练过程中train, test loss的关系及原因

网上查找了一些资料，避免忘记了，做个笔记供以后参考trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络仍在学习;trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络过拟合;trainloss
二十四桥下一句·2023-01-01 01:27

train-loss和test-loss之间关系：网络学习情况

trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络仍在学习;trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络过拟合;trainloss趋于不变，testloss不断下降，说明数据集
老司机的诗和远方·2023-01-01 01:54

loss不降低原因以及解决方法

这里，首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念。训练集loss不下降训练集的
CV矿工·2023-01-01 01:54

train loss和test loss的变化趋势分析

变化趋势分析1.trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的）2.trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络过拟合;（maxpool或者正则化）3
GL3_24·2023-01-01 01:52

Stanford机器学习课程笔记——LR的公式推导和过拟合问题解决方案

Stanford机器学习课程笔记——LR的公式推导和过拟合问题解决方案1.LogisticRegression前面说的单变量线性回归模型和多变量线性回归模型，它们都是线性的回归模型。
bigface1234fdfg·2023-01-01 00:16

卷积神经网络对抗过拟合的主要方法

什么是过拟合？过拟合不只是出现在卷积神经网络中，但凡是机器学习，都会存在此类问题。
nwsuaf_huasir·2022-12-31 19:24

CNN缓解过拟合的方法（tensorflow 2.x版）

文章目录缓解过拟合的方法1、正则化2、动量3、学习率4、Dropout5、BatchNormalization6、池化缓解过拟合的方法1、正则化（1)L1正则化大概率会使很多参数变为零，因此该方法可通过稀疏参数
unique_Hang·2022-12-31 19:54

八 过拟合与欠拟合实例

文章目录过拟合实例Dropout抑制过拟合理论知识代码实现使用正则化抑制过拟合网络参数选择的总原则过拟合实例importkerasfromkerasimportlayersimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
rootgy·2022-12-31 19:54

卷积神经网络调参技巧（2）--过拟合（Dropout）

Dropout(丢弃)首先需要讲一下过拟合，训练一个大型网络时，因为训练数据有限，很容易出现过拟合。过拟合是指模型的泛化能力差，网络对训练数据集的拟合能力很好，但是换了其他的数据集，拟合能力就变差了。
大程子ii·2022-12-31 19:23

防止过拟合（NN/CNN）

weight之和与weight平方方法二：刻意丢掉一些节点方法三：在过拟合前停止训练方法四：交叉验证前言防止过拟合的方法很简单，这里列出几种以供参考。方法一：损失函数添加正则项1.正则项有哪些呢？
Xav Zewen·2022-12-31 19:53

CNN网络过拟合示例

问题描述：checkpoint=ModelCheckpoint(filepath=“weights_stack.hdf5”,save_best_only=True,verbose=1,period=50)中save_best_only设为true后，出现Epoch00200:val_lossdidnotimprovefrom0.00739排查过程：、将model.compile(loss=‘MSE
loveqiong2746·2022-12-31 19:23

过拟合问题（The Problem of Overfitting）

目录一、过拟合问题（TheProblemofOverfitting）二、正则化（Regularization）2.1、线性回归的正则化2.1、逻辑回归的正则化一、过拟合问题（TheProblemofOverfitting
Patarw20·2022-12-31 19:22
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