过拟合第46页

Keras模型测试准确率震荡大

今天在Keras训练了一个模型，发现模型的训练accuracy和测试accuracy的准确率偏差比较大，如下在问了些大佬后（感谢大佬），我的这个原因很可能是因为过拟合导致的差距比较大，之后在每个层之间都加入了

John_LOVEMM·2022-12-04 08:13

dropout学习记录

初印象：dropout通过随机的将一些输出置为零来增强学习性能实现dropout的难点在于如何生成mask使用情况：在深度学习中模型参数太多训练样本太少训练出来的模型容易产生过拟合实际执行：在每个训练批次中忽略一半的特征

pure a~·2022-12-04 07:34

Bias（偏差）、Variance（方差）及过拟合、欠拟合产生原因

关于Bias和VarianceBias关于偏差的介绍我主要参考了李宏毅老师的机器学习视频，（这里强烈推荐李宏毅老师的b站视频，讲的非常好）。这里我们将神经网络类似于寻找一个可以很好拟合训练数据的model的过程，如下图所示，假如有两个model，分别是图像中所列出的两个y，很明显，这两个model的复杂程度不是很一致，左侧的model是个二维的，而右侧的则是个多维的model。这里拟合程度类比成我

纵冠宇·2022-12-03 22:46

Bias and Variance

本文主要是想解释清楚machinelearning中比较重要的两个概念及他们的关系，之前说到过过拟合问题，过拟合问题可以这样理解，由于我只是为了目标cost函数最小而选用比较复杂的模型来拟合，来达到每个点基本都是完全预测正确这样的一个效果

记忆星空·2022-12-03 22:16

机器学习中的bias和variance、欠拟合和过拟合

欠拟合和过拟合当训练集和验证集准确度都很低时，则一般是欠拟合，(此时训练集和验证集损失error都比较大）而当训练集准确度很高而验证集准确度很低时，则一般是过拟合（此时训练集损失error比较小而验证集比较大

晓东邪·2022-12-03 22:16

模型选择之诊断偏离bias和方差variance的区别

本文转自这里本文主要讲解了machinelearning中模型选择、评估的方法，重点在于诊断模型欠拟合或过拟合时用到的偏离bias和方差variance的概念，及其与正则化项的关系。

小灰兔呼噜噜·2022-12-03 22:15

机器学习算法 | 随机森林

1.简介随机森林的基本原理决策树算法很容易出现过拟合的现象，随机森林是把不同的几棵树打包到一起，每个数的参数都不同。在随机森林构建完成之后，每棵决策树都会单独进行预测。

Rachel_秋·2022-12-03 21:35

五分钟了解机器学习的基本概念

3、机器学习的常见问题之过拟合4、如何克服过拟合？5、机器学习的类型6、分类和回归1、人工智能、机器学习、深度学习之间的关系总的来说，深度学习时机器学习的一个子类，而机器学习又是人工智能的一个子类。

别再出error了·2022-12-03 18:08

过拟合现象，原因，以及降低过拟合的方法

一、什么是过拟合，为什么要避免过拟合图1.1Overfit&Normal上图是一张使用线性回归拟合二维样本数据的matlab输出图片，其中Normal曲线是使用使用了带参数空间限制的最小二乘法进行求解的模型

DevilXiao-CVer·2022-12-03 16:26

什么是正则化？他是如何起作用的？

在损失函数中加入正则化项可以限制他们的拟合能力，正则化就是为了防止过拟合，那么什么是过拟合？

qq_53430308·2022-12-03 16:49

吃瓜-学习记录01

1.泛化误差与经验误差，过拟合与欠拟合，模型选择的三个关键问题评估方法：留出法、交叉验证法、自助法性能度量：错误率与精度，查准率与查全率，F1度量比较检验：交叉验证与McNemar;Friedman与Nemenyi

♡坚持の到底·2022-12-03 14:30

卷积神经网络学习笔记-分类网络（一）

1.使用了多块GPU进行加速2.在全连接前两层使用了dropout随机失活的技术，减少过拟合其结构如下图所示：1.2Alexnet

h奕明·2022-12-03 13:05

DecisionTreeClassifier

2.内容关键概念：根节点、中间节点、叶子节点、子节点和父节点算法核心：寻找最佳节点和分支；让决策树停止生长防止过拟合类型：tree.DecisionTreeClassifiertree.DecisionTreeRegressor3

刘靖航·2022-12-03 10:23

sklearn库学习----决策树(分类树DecisionTreeClassifier)

决策树算法的核心是解决两个问题如何从数据表中找出最佳节点和最佳分支如何让决策树停止生长，防止过拟合sklearn中的决策

iostreamzl·2022-12-03 10:22

DecisionTreeClassifier的使用

DecisionTreeClassifier参数介绍重要属性介绍重要方法（接口）介绍调参利用学习曲线调参根据分数高低选择决策树的深度根据预测结果与实际结果比较判断过拟合还是欠拟合利用网格调参举例参数介绍

liuziyuan827·2022-12-03 10:51

使用决策树算法进行鸢尾花数据分类(python)

直接按照以上步骤构建树容易产生过拟合的情况（训练出来的模型

CavalierJHC·2022-12-03 10:20

人工智能面试总结-正则优化函数

B站：啥都会一点的研究生公众号试读：啥都会一点的研究生目录说说过拟合与欠拟合？说说什么是正则化？说说正则化的作用？说说有哪些解决过拟合问题的方法？说说L1（lasso）与L2（ridge）正则的区别？

啥都生·2022-12-03 09:07

人工智能面试总结-决策树

说说决策树过拟合原

啥都生·2022-12-03 09:37

4.Deep Convolutional Neural Fields for Depth Estimation from a Single Image

②为了克服过拟合，其他方法必须收集数以百万计的带有附加标签的图像训练他们的模型。一个可能的原因是，他们的方法捕捉到绝对像素的位置信息，他们可能需要一个非常大的训练集覆盖所有可能的像素布局。

いしょ·2022-12-03 08:02

神经网络模型的过拟合和欠拟合问题

一、过拟合和欠拟合问题过拟合定义：模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不好过拟合原因：1.原始特征过多，存在一些噪声特征，而模型过于复杂，学习能力过强，捕获了这些错误特征，从而影响了预设的分类规则。

CVplayer111·2022-12-03 07:53

数据维度爆炸怎么办？详解 5 大常用的特征选择方法

但特征选择是一个重要的数据预处理过程，特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特

小白学视觉·2022-12-03 07:46

从零开始学人工智能--统计学习：统计学习基础知识

统计学习基础知识文章目录统计学习基础知识统计学习种类1.1监督学习1.1.1分类问题1.1.2回归问题1.2非监督学习统计学习中的基本概念2.1统计学习三要素：模型，策略，算法2.2欠拟合和过拟合2.3

千锋python和唐唐·2022-12-03 04:22

神经网络基础知识点自学整理（2）

文章目录一、过拟合和欠拟合1.过拟合2.欠拟合二、正则化方法1.定义2.基于数据的正则化方法3.基于网络结构的正则化方法4.在损失函数中增加正则化项的方法5.基于optimization进行正则化一、过拟合和欠拟合

玉米炸冰·2022-12-03 04:19

机器学习-线性回归（Linear Regression）

目录1.什么是线性回归2.能够解决什么样的问题3.一般表达式是什么4.如何计算4.1LossFunction--MSE4.2标准方程方法5.过拟合问题如何解决5.1什么是L2正则化(岭回归)5.2什么场景下用

毛飞龙·2022-12-03 03:21

数据增强的原理和指导方法

而这些网络都有着大量的参数，需要大量的数据来学习网络中的参数，从而避免出现过拟合现象。

行路南·2022-12-03 01:18

深度学习（8）——权重衰退

前言上一章讲了过拟合的概念，过拟合实际上就是用过于复杂的模型来训练结构比较简单的数据。

星辰大海_coli·2022-12-02 23:24

深度学习——权重的初始值

可以将权重初始值设置为0吗为了抑制过拟合、提高泛化能力，采用权值衰减的方法，它是一种以减小权重参数的值为目的进行学习的方法。在误差反向传播法中，所有的权重值都会进行相同的更新。

压垮草的骆驼·2022-12-02 23:16

深度学习——超参数的验证

前言前文说到了由于训练数据少、神经网络复杂导致的过拟合，对于简单的网络可以采用权值衰减的方法拟制过拟合，但对于复杂的网络情况采用Dropout方法。

压垮草的骆驼·2022-12-02 23:16

动手学深度学习（十四）——权重衰退

文章目录1.如何缓解过拟合？2.如何衡量模型的复杂度？3.通过限制参数的选择范围来控制模型容量（复杂度）4.正则化如何让权重衰退？

留小星·2022-12-02 23:45

深度学习——“学习”过程中的更新方法

②为了解决过拟合的问题，引入了权值衰减、Dropout等正则化方法。③BatchNormalization方法。参数的更新“学习”的目的是为了找到使得损失函数的值尽可能小的参数，这个过程叫做最优化。

压垮草的骆驼·2022-12-02 23:45

札记:ML——权重衰减（weight decay）（L2正则化）的作用

weightdecay）（L2正则化）的作用引自:CSDN博主「Microstrong0305」1.权重衰减（weightdecay）L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题

轩卬·2022-12-02 23:44

深度学习：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力避免过拟合的方法有很多：earlystopping、数据集扩增（Dataaugmentation）、正则化（Regularization）包括L1、L2（L2regularization

Allen Chou·2022-12-02 23:43

深度学习之权重衰减——2020.27

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。本节介绍应对过拟合问题的常⽤⽅法：权重衰减（weightdecay）。

慕木子·2022-12-02 23:43

深度学习——权重衰减

_Learning_·2022-12-02 23:42

【大数据分析与挖掘】决策树（ID３、Ｃ４.５、CART）与随机森林、集成学习学习笔记，Boosting与Bagging

目录一.决策树与随机森林1.决策树①ID3②C4.5③CART区别过拟合和剪枝处理2.集成学习①提升(Boosting)Adaboost②袋装(Bagging)随机森林(RandomForest)一.决策树与随机森林

要奶茶也要啵啵吖·2022-12-02 20:48

DAFormer: Improving Network Architectures and Training Strategies for Domain-Adaptive Semantic Segme

使用了三种策略来稳定训练和避免源域数据的过拟合。(1)源域数据上的稀有类采样，通过减缓自训练

小白。。。。。。。·2022-12-02 20:26

机器学习--序言

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言序论什么是机器学习机器学习部分术语基本分类根据数据标签类型分类监督学习无监督学习半监督学习根据任务类型分类过拟合与欠拟合正则化范数为什么正则化可以缓解过拟合

happywinder--·2022-12-02 16:53

CVPR 2022 Self-augmented Unpaired Image Dehazing via Density and Depth Decomposition个人学习笔记

Abstract为了克服在合成的模糊-干净图像对上训练的去模糊模型的过拟合问题，最近的许多方法试图通过对未配对数据进行训练来提高模型的泛化能力generalizationability。

追梦Hocking·2022-12-02 16:06

常用损失函数

img-blog.csdnimg.cn/b0578bd884f74917bd800ec6d0ed34cd.png#pic_cente=x=600)Hingeloss—SVMRegulization(正则化)：避免模型过拟合交叉熵损失函数

Canglang Water·2022-12-02 15:18

深度学习——评估学习模型

原因很简单：我们如果采用训练集进行模型评估，仅仅过去几轮，模型就会过拟合，也就是模型在训练数据上始终在提高，但是在前所未见的数据(也就是不在训练集内的数据）上的性能则不再变化，甚至是开始下降。

傲骨你也配·2022-12-02 15:42

卷积神经网络卷积层池化层全连接层理解

实现跨通道的交互和信息整合以较小的参数代价加深加宽了深度学习网络层数，加入更多的非线性信息2、池化层作用：特征不变性-使模型更加关注某些特征而不是具体位置，筛选重要特征特征降维-使得模型可以抽取更广范围特征防止过拟合发生

coding-day·2022-12-02 14:46

神经网络每次输出不一样,神经网络输出值相同

如果是这样那就是过拟合。网上搜搜有很多解决过拟合的方法。2、如果训练和预测都不好，那就是模型有问题。可能原因是（1）数据量太小。（2）输入和输出数据之间相关性小。

普通网友·2022-12-02 13:36

sklearn 中的学习曲线learning_curve()

学习曲线(learningcurve)来判断模型状态：过拟合还是欠拟合。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。

Michael_Flemming·2022-12-02 06:21

终于搞清楚了Lasso回归和Ridge回归的区别

回归分析是机器学习中的经典算法之一，用途广泛，在用实际数据进行分析时，可能会遇到以下两种问题过拟合,overfitting欠拟合,underfitting在机器学习中，首先根据一批数据集来构建一个回归模型

生信修炼手册·2022-12-02 05:20

Ridge回归*

线性回归稍微总结一下：常见有普通线性回归（没有正则项，目标是最小化均方误差）、LASSO（均方误差项+l-1正则项）、Ridge回归（均方误差+l-2正则项）加上正则项可以降低过拟合风险。

Michael_Flemming·2022-12-02 05:16

《数据挖掘与大数据分析》课堂学习笔记-6 7 8 第四章分类决策树 KNN算法朴素贝叶斯

文章目录第四章分类1.分类基本概念2.预测任务3.模型分类生成模型判别模型4.经典分类方法4.1决策树引入：高尔夫问题引入小结决策树构建决策树构造具体流程属性选择度量信息增益信息增益率Gini指标过拟合问题过拟合与树剪枝由决策树提取分类规则

敲代码的小提琴手·2022-12-02 02:58

机器学习-正则化

5.7正则化上次我们提到模型对训练数据过度的优化拟合，使模型能够很好的对训练数据进行拟合，但却对测试数据的预测或者分类效果很差，这种状态被称为过拟合。一般过度增加函数的次数会导致过拟合的情况。

没李不邢·2022-12-02 01:19

深度学习——正则化

edu.csdn.net/course/detail/35475深度学习——正则化作者：Oto_G全是自我理解，表达不严谨，仅供参考本文默认正则化范数为L1范数这是今天讨论的问题：为什么融入正则的损失函数能够防止过拟合为什么正则融入损失函

www_xuhss_com·2022-12-02 01:18

机器学习、正则化（L1正则化、L2正则化）

正则化（Regularization）是一类通过限制模型复杂度，从而避免过拟合，提高泛化能力的方法PS(传统的机器学习中，提高泛化能力的方法主要是限制模型复杂度，比如采用ℓ1和ℓ2正则化等方式．在训练深度神经网络时

小葵向前冲·2022-12-02 01:18

深度学习之：L1和L2正则化

机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。

樱桃小丸犊孑·2022-12-02 01:17

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