过拟合第45页

搜索是过拟合的生成；生成是欠拟合的搜索

神经搜索的最大竞争者可能来自于一种甚至不需要向量嵌入作为中间表示的技术——一种直接返回你想要的结果的端到端技术。"那么，谁将是神经搜索最大的竞争对手？"本文作者：肖涵，JinaAI创始人兼CEO谁将是神经搜索最大的竞争对手？就在2019年的圣诞节前几天，我坐在一个狭小的会议室里，周围是我们种子风投公司的投资委员会。我们已经在办公室待了几个小时，来回地讨论。这是最后一轮令人紧张的路演，以确保我的神经

Jina AI·2022-12-10 08:23

【机器学习】机器学习30个笔试题

机器学习试题在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大？

Better Bench·2022-12-10 07:34

【机器学习】深度学习20个笔试题

A、导致过拟合B、导致欠拟合C、无影响，因为模型已达100%

Better Bench·2022-12-10 07:34

python做回归树_Python 机器学习算法实践：树回归

weixin_39642981·2022-12-10 01:05

train loss和val loss结果分析（详解）

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，说明数据集有问题

诺顿与苏菲·2022-12-09 19:16

train和eval在训练集上表现差距很大

于是做了以下测试：1.为避免问题是过拟合导致的，于是在训练集上使用eval发现替换model.train与model.eval差别很大。并且使用train与训练时计算的loss也有比较大的差距。

MlllllllllJ.·2022-12-09 19:41

任务1 - 线性回归算法梳理

A.机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证1.机器学习流程机器学习是一个数据流转、分析以及得到结果的过程，它的整个流程大致可以分为六个步骤，按照数据流自上而下的顺序排列分别是

R_TRIG·2022-12-09 19:34

机器学习笔记之变分推断

为了求解隐变量z在观测变量x的条件概率，根据p(z|x)=p(x,z)/p(x)，又因为p(x)很难求出，所以可以通过拟合q(z)与p(z|x)的分布来近似求出p(z|x)，通过最小化q(z)与p(z|

phily123·2022-12-09 17:43

深度学习模型调试经验

1.尽量简单模型简单，数据简单，一般10个一下数据，经理保证模型过拟合。2.loss设计是否合理初始loss期望值和实际值误差是否过大，多分类例子。

理解&&记忆·2022-12-09 17:43

防止过拟合方法：Dropout方法介绍及示例演示

除了上一篇文章中介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout)来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。本节中提到的丢弃法特指倒置丢弃法（inverteddropout）。

阿_旭·2022-12-09 17:06

机器学习-模型评估与选择（待更新）

文章目录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2.2.3自助法2.2.4调参与最终模型2.3性能度量2.3.1错误率与精度2.3.2查准率、查全率与F12.3.3ROC

Paintrain·2022-12-09 17:33

机器学习笔记之学习率（learning rate）与过拟合（overfitting）

这次的笔记，之所以把学习率和过拟合放在一起讲，是因为，Msc阶段的几个挂掉的入职面试（投的实习，有的直接变成了校招的比如hw和zx,还有ali），问了相关的问题，结果回答地不好，所以在这里把这两个东西放在一块学习学习

csdshelton·2022-12-09 16:04

深度学习中的学习率调整策略（1）

简单说：学习率太大，梯度容易爆炸，loss的振幅较大，模型难以收敛；学习率太小，容易过拟合，也容易陷入“局部最优”点；因此选择一个合适的学习率是非常重要的。

公众号学一点会一点·2022-12-09 16:33

OpenAI提出能测试强化学习智能体适应性的新方法

但强化学习存在众所周知的缺陷：由于数据科学家在它们接受训练的环境中对这个系统进行基准测试，所以产生了过拟合，即训练数据拟合程度过当的情况。

人工智能快报·2022-12-09 16:31

《白话大数据与机器学习》

白话大数据与机器学习第四章高斯距离曼哈顿距离同比和环比高斯分布（正态分布）泊松分布伯努利分布第六章信息论信息量香农公式信息熵多维空间第八章回归（分类算法）线性回归过拟合欠拟合第九章聚类9.1K-means

薯饼__·2022-12-09 15:24

机器学习之模型评估与优化

欠拟合和过拟合产生原因：模型不合适导致其无法对数据实现有效的预测。

不正经的蒙娜丽莎·2022-12-09 15:21

tensorflow2.0学习笔记

tensorflow2.0学习笔记正则化缓解过拟合正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给w加权值，弱化了训练数据的噪声（一般不正则化b）loss=loss(y与y_)+REGULARIZER∗loss

奋斗的西瓜瓜·2022-12-09 15:48

Sklearn中决策树DecisionTree的参数设定

splitter参数加上random参数能够使生成树的过程更加随机，减少过拟合问题。剪枝参数避免训练集上表现好但测试集表现糟糕的情况。剪枝策略

Simon-tt·2022-12-09 14:06

【积累】机器学习知识

dropout好像一般是在FC中使用，防止过拟合。以前在神经网络训练中，只是对输入层数据进行归一化处理，却没有在中间层进行归一化处理。

孟孟单单·2022-12-09 14:27

决策树(Decision Tree)

决策树1.决策树的表示1.1基本概念1.2训练1.3测试1.4决策树与关联规则2.决策树学习算法△混杂度函数熵(1)信息增益(2)信息增益率3.一些问题3.1处理连续属性3.2过拟合与剪枝3.3处理缺失属性值

wwwwait___·2022-12-09 14:25

机器学习思维导图（基于sklearn）

机器学习算法分类机器学习开发流程特征工程数据集特征工程介绍分类算法sklearn转换器和估计器K-近邻算法模型选择与调优朴素贝叶斯算法决策树集成学习方法之随机森林回归与聚类算法线性回归过拟合与欠拟合带有

Gavid-jh·2022-12-09 13:10

机器学习算法基础5-线回归与岭回归

最小二乘法之正规方程2）最小二乘法之梯度下降3.sklearn线性回归正规方程、梯度下降API4.线性回归案例-波士顿房价数据集分析5.回归性能评估6.LinearRegression与SGDRegressor评估7.过拟合与欠拟合

哎呦-_-不错·2022-12-09 13:15

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

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