过拟合第45页

机器学习算法: 岭回归算法

岭回归算法简述岭回归算法的出现,最终目标是在欠拟合与过拟合的算法中,找到的一种折中的解决方案.欠拟合的函数如y=k1x+k2x^2+...

__万波__·2022-12-09 13:11

强化学习 --baseline项目之gym中的Atari游戏的环境重写

这有利于增加初始画面的随机性，不容易陷入过拟合classNoopR

可可亚西村的橘子·2022-12-09 13:39

MobileNet v1神经网络剖析

【分组卷积可以减少参数量、且不容易过拟合（类似正则化）】_马鹏森的博客-CSDN博客_convgroupsPytorchMobileNetV1学习_DevinDong123的博客-CSDN博客1为什么使用

benben044·2022-12-09 13:33

基于卷积神经网络的文本分类

模型介绍CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）即卷积神经网络，本质上，CNN就是一个多层感知机，只不过采用了局部连接和共享权值的方式减少了参数的数量，使得模型更易于训练并减轻过拟合

_MaHao·2022-12-09 12:01

深度学习——NiN网络模型（笔记）

网络中的网络（NiN）1.全连接层的问题：参数多，容易过拟合。

钟楼小奶糕6·2022-12-09 12:57

AI基础：线性回归及其最小二乘法和梯度下降法详细推导与代码示例

主要是回忆一下最小二乘和梯度下降文章目录什么是线性回归线性回归能做什么线性回归一般表达式如何计算（学习）参数w，b求解损失函数最小化L时w和b值的方法：最小二乘法代码实现求解损失函数最小化L时w和b值的方法：梯度下降法代码实现多项式的回归代码实现过拟合

小明同学YYDS·2022-12-09 12:03

模型实践 | 可变形的 Attention 助力 ViT 优化

但是，ViT里的Attention机制也是⼀把双刃剑，⼤量的key/value增加了不少计算量，使模型难于收敛，也增加了过拟合的⻛险。最近

幻方AI小编·2022-12-09 08:35

DAT:Vision Transformer with Deformable Attention详解

VisionTransformerwithDeformableAttention源码:https://github.com/LeapLabTHU/DAT1.解决问题每个queriespatch要参加的keys过多，会导致计算成本高，收敛速度慢，并增加了过拟合的风险

樱花的浪漫·2022-12-09 08:00

计算机视觉入门必读系列（一）欠拟合与过拟合总结

前言《从零搭建pytorch模型教程》系列完结了，准备开启一个新的系列，叫《入门必读系列》，但由于本人事情多到根本忙不完，这次决定改一改，不再由本人全部原创了，而是从公众号以往的文章或现有书中截图或从别人的知乎博客上转载，拼凑出一个完整的入门必读系列。用于弥补很多人基础不牢的问题。欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。【技术文档】《从零搭

CV技术指南(公众号)·2022-12-09 08:21

AI学习[随堂笔记1124]_过拟合基础_池化_丢弃法Dropout_交叉熵_残差网络

过拟合造成过拟合的几种情况：①训练集时间过久②模型过于庞大，超出任务规模③训练集的数据太好，测试集的数据太差过拟合的现象：训练时分数很高，测试时分数很低回归曲线过于复杂，且过度详细的描述了变化造成过拟合的根本原因

麦没了块QAQ·2022-12-09 05:07

AI学习[随堂笔记1127]_卷积网络相关

增加通道的一种特征处理方式通常进行“下采样”“一核一通道”：一组卷积核，只卷积一组数据，只得到单通道的卷积结果感受野卷积结果每像素在原图上对应的大小，常为3*3同时，两个33叠加使用，可实现55的感受野，而减少权重数量过拟合原因参数过多

麦没了块QAQ·2022-12-09 05:07

论文笔记（微表情识别）：Micro-Attention for Micro-Expression Recognition

限制微表情识别准确性的两个方面：(1)面部小局部区域微表情的存在(2)可用数据集大小的局限性（目前许多微表情数据集都远小于喂入网络的其他数据集，这可能会导致眼中的过拟合问题）为此，本文提出了一种微注意力与残差网络想结合的新的注意力机制

芍子zi·2022-12-09 05:36

Inception-V1（Going deeper with convolutions）

GoogleNet模型随着神经网络层数的加深，有不可避免的带来过拟合和计算量增大的困扰，谷歌团队为了减少计算量和避免过拟合，提出了Inception模型，也叫作GoogLeNet。

chairon·2022-12-09 04:41

再读线性回归 Linear Regression (最小二乘法)

1.最小二乘法在前两篇博客再读线性回归LinearRegression和再读线性回归LinearRegression(过拟合问题)中，我分别简单的回顾了线性回归的基本思路（即梯度下降），以及线性回归缓解过拟合问题的方式

chikily_yongfeng·2022-12-09 04:11

机器学习-决策树算法代码详注

优点：计算复杂度不高，结果易于理解缺点：容易产生过拟合现象，所以需要对决策树进行剪枝前提知识：熵、信息增益（信息在数据划分之前和之后发生的变化大小，与熵的减小程度成正比，即数据有序程度成正比）：https

咻哈·2022-12-09 01:29

Pytorch入门系列7----网络结构

1.输入层即数据集准备层2.卷积层3.改进层1、非线性化（激活函数）**ReLU**2、减参**MaxPool**3、缓解过拟合**Dropout**4、缓解梯度饱和BN4.全连接层总结前言今天开始介绍

CV_Today·2022-12-08 21:26

降低过拟合的方法介绍

过拟合和欠拟合机器学习的根本问题是优化和泛化的对立，优化：是指调节模型以在训练数据上得到最佳性能（也就是机器学习中的学习）而泛化是指训练好的模型在前所未有的数据上的性能的好坏。

傲骨你也配·2022-12-08 21:48

L1、L2正则化以及smooth L1 loss

一、L1、L2正则化当样本特征很多，而样本数相对较少时，学习过程很容易陷入过拟合。为了缓解过拟合问题，可以对损失函数加入正则化项。正则化项中的Lp范数有很多，常见的有L1范数和L2范数。

一件迷途小书童·2022-12-08 21:14

数据集的划分——Python实现

1.训练误差=经验误差（×）原因：很可能出现过拟合，也有可能出现欠拟合过拟合：学习器把训练样本学的太好了，以至于把训练样本自身的

thisissally·2022-12-08 20:48

决策树——剪枝

决策树——剪枝剪枝的意义为了尽可能正确分类训练样本，节点的划分过程会不断重复直到不能再分，这样就可能对训练样本学习的“太好”了，把训练样本的一些特点当做所有数据都具有的一般性质，从而导致过拟合。

。。。。。。。。·2022-12-08 19:10

机器学习03|万字：正则化【详解及jupyter代码】

文章目录RegularizedLogisticRegression1.导入Python库2.知识回顾--过拟合问题分析正则化(Regularization)：非常有效的方法，可大幅度降低方差（增加偏差）

湘粤Ian·2022-12-08 19:40

深度学习之【pytorch入门】——二文带你理解深度学习的概念

监督学习中的两大问题回归问题分类问题模型的欠拟合和过拟合拟合欠拟合过拟合什么是向前传播？什么是向后传播前向传播⋆\star⋆后向传播什么是损失函数？常用损失函数什么是优化函数？什么是激活函数？

Delv_Peter·2022-12-08 18:05

机器学习之神经网络

误差逆传播算法1、损失函数Delta学习规则前馈神经网络的目标函数2、“修正”策略①梯度下降法②动量法SGDM③Adagrad法3、“修正”行为①输出层权重改变量②隐含层权重改变量③举个例题四、避免“过拟合

计算机鬼才～·2022-12-08 17:53

python机器学习库sklearn——交叉验证（K折、留一、留p、随机）

这种情况称为overfitting（过拟合）.为了避免这种情况，在进行（监督）机器学习实验时，通常取出部分可利

丁叔叔·2022-12-08 13:31

机器学习第三章单变量线性回归（《大话Python机器学习》学习笔记）

3.1回归本质3.1.1拟合概念通过数据之间的关系建立一种近似的函数关系3.1.2拟合与回归的区别通过拟合方法可能找到关系曲线，但是不能确定对未知的数据拟合程度寻找合适的曲线，越来越难拟合是人们主观感知

BianchiHB·2022-12-08 11:57

基于三阶多项式的欠拟合与过拟合训练过程演示

目录前言1.1训练误差和泛化误差1.2模型选择1.2.1验证数据集1.2.3KKK折交叉验证1.3欠拟合和过拟合1.3.1模型复杂度1.3.2训练数据集大小1.4多项式函数拟合示例1.4.1生成数据集1.4.2

阿_旭·2022-12-08 07:24

sklearn学习笔记8：XGBoost

默认1，随机抽样的时候抽取的样本比例，范围(0,1]对模型的影响应该会非常不稳定，大概率是无法提升模型的泛化能力，但也不发提升模型的可能性③eta集成中的学习率，又称为步长，以控制迭代速率，常用于防止过拟合

奔跑的蜗牛君666·2022-12-08 06:33

动手学深度学习（二十四）——公式详解ResNet

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（用GPU集群去怼）模型容易过拟合（扩大数据集、Droupout、批量归一化、正则化、初始化参数调整等等方法）梯度消失/梯度爆炸问题的产生（

留小星·2022-12-08 02:44

笔记d008 决策树与集成学习

条件伤大小不确定性减少最多to_dict(orient)=record通过调参增强精确度sklearn可以可视化决策树dot格式可以通过graphviz格式安装转均jpg决策树非常简单且可以可视化不需要数据处理但是太容易出现过拟合

astastya·2022-12-08 02:10

matplotlib之绘制散点图

前面说到的主要是matplotlib对于图像的基础操作，然后从这篇开始，主要说一下点图，分析点图在实际问题的数据处理中应用非常广泛，比如说逻辑回归是利用现有的数据点通过拟合得到一定的函数关系，甚至生活中

Hello AI！·2022-12-08 02:39

什么是卷积神经网络？

参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目——卷积神经网络。1.卷积神经网络概述一类

三木小君子·2022-12-08 01:35

学习笔记：动手学深度学习 16 模型选择、欠拟合、过拟合

多项式回归Python3.8.8(default,Apr132021,15:08:03)[MSCv.191664bit(AMD64)]Type'copyright','credits'or'license'formoreinformationIPython7.22.0--AnenhancedInteractivePython.Type'?'forhelp.PyDevconsole:usingIPy

进击的番茄~·2022-12-07 22:55

李沐动手学深度学习代码问题求解

在欠拟合和过拟合一节中，原封不动把代码搬过来，却报错了importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lmax_degree

love_lqz·2022-12-07 22:54

神经网络中的Regularization和dropout

本文主要讲解神经网络中的正则化（Regularization）和Dropout，都是用了减小过拟合。正则化在机器学习领域中很重要。主要针对模型过拟合问题而提出来的。本文是观看麦子学院的视频整理而来。

这孩子谁懂哈·2022-12-07 18:55

深度学习笔记（八）—— 正则化[Regularization]

下面介绍几种可以控制神经网络的容量以防止过拟合（overfitting）的方法：1.L2regularization L2正则化可能是最常见的正则化形式。

zeeq_·2022-12-07 17:22

神经网络正则化方法

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。

Xwei1226·2022-12-07 17:42

初识神经网络（Neural Networks）——神经网络中的过拟合（Overfitting）和正则化（Regularization）

上一篇博客梳理了神经网络的一些重要概念和逻辑，本文将围绕神经网络中的过拟合和正则化展开。

Ivy_law·2022-12-07 17:08

【SF08】：经典KD指标另类使用有奇效，股指商品双版本策略；

欠拟合（高偏差，低方差）与过拟合（低偏差，高方差）的图知识点：过拟合：过分依赖训练数据欠拟

松鼠宽客·2022-12-07 13:47

总结神经网络中的正则化方法

正则化与过拟合在论文中，正则化用“regularization”表示，那为什么需要正则化呢？

发呆的半生少年·2022-12-07 12:48

算法实习准备之三：（优化方法）梯度下降/正则化(过拟合)/激活函数

算法实习准备之三机器学习算法复习（一）深度学习的优化深度学习优化的困难和挑战梯度爆炸梯度消失梯度下降的基本方法批梯度下降BGD随机梯度下降SGD动量法Momentum自适应学习率算法AdagradAdam自适应矩估计正则化过拟合

雾容·2022-12-07 12:14

训练集、验证集、测试集的作用

目录1.前言2.训练集、验证集、测试集的作用3.一些杂碎的东西①过拟合②验证集和测试集的区别③三者划分比例④训练样本与验证样本、测试样本分布不匹配的问题⑤关于测试集4.参考来源1.前言本篇是看完吴恩达老师

渊桑·2022-12-07 11:15

02_01 python机器学习_第二章监督学习_监督学习概念&数据样本

一般解决判断某种类型有点像选择题,选项给好了,找出选项就行回归regression一般解决预测问题,通过一段连续的数据预测接下数据的某种可能性,比如天气预报.是用一堆的特征数据综合来判断一个数据的结果01_002常用名词解释泛化过拟合欠拟合泛化我理解就是一滴墨水滴到纸上后

辛　欣·2022-12-07 10:52

tensorflow（5）过拟合

1.过拟合在训练集的准确率很高很高，即在训练集训练到的网络模型在测试集中不适用。即在测试集的准确率却不高（即，acc_train和acc_test差距过大！）。

SL1109·2022-12-07 09:05

alexnet实验偶遇：loss nan, train acc 0.100, test acc 0.100情况，通过bn层加快收敛速度，防止过拟合，防止梯度消失、爆炸

场景：数据集：官方的fashionminst+网络：alexnet+pytroch+relu激活函数源代码：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-modern/alexnet.html知识点：梯度爆炸，梯度弥散学习文献（向大佬看齐）有：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_multilayer-perceptrons/numeri

ddrrnnpp·2022-12-07 09:53

深度学习对模型进行微调

在一个小的数据集（小于参数数量）上训练一个Covnet，会极大的影响网络的泛化能力，通常会导致过拟合。什么是模型微调给定预训练模型（Pre_trainedm

江州司马青衫湿·2022-12-07 07:18

nlp面试汇总

过拟合欠拟合以及过拟合的原因欠拟合:光看书不做题觉得自己会了，上了考场啥都不会。模型不能在训练集上获得足够低的误差，模型复杂度低，模型在训练

Happy丶lazy·2022-12-07 07:14

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第一课第三周）

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第一课第三周）动机与目的逻辑回归决策边界逻辑回归中的代价函数逻辑回归损失函数的定义逻辑回归损失函数的理解逻辑回归代价函数的定义实现梯度下降过拟合问题过拟合定义解决过拟合正则化正则化工作原理用于线性回归的正则化方法用于逻辑回归的正则化方法动机与目的只有两个可能输出的分类问题成为二元分类

Ys能保研·2022-12-07 07:09

另一种正则化方法：Drop-Out

当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。在2012年，Alex、Hinton在其论文《Ima

Zachos·2022-12-07 06:55

中科大软件学院人工智能2021秋期末考试涉及知识点（回忆版）

（float64过拟合是什么？怎么判别？学习率过大/小的影响和判别方法三种数据增强的方法处理图像为什么用卷积神经网络不用全连接神经

红拂与我奔·2022-12-07 02:33

决策树算法中处理噪音点

预剪枝后剪枝如果训练集中存在噪音点，模型在学习的过程总会将噪音与标签的关系也学习进去，这样就会造成模型的过拟合化，也就是模型在训练集的分类效果很好，在未知数据上处理效果不好。如何解决？

睡觉特早头发特多·2022-12-07 01:15

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