过拟合第48页

一文看懂训练集loss 与验证集loss关系说明

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;（maxpool或者正则化）trainloss趋于不变，testloss

LN烟雨缥缈·2022-11-30 07:41

深度学习训练集与验证集损失分析

训练集损失下降，验证集损伤下降——>网络正在学习（理想状态）训练集损失下降，验证集损失不变——>网络过拟合（尝试drpout,L2正则化等手段）训练集损失不变，验证集损失下降——>数据集有问题（检测数据集

一名CV界的小学生·2022-11-30 07:08

pytorch torchvision 神经网络模型训练过拟合train_loss,valid_loss对比

这是由于，多次训练后模型在测试集过多的学习了测试集的特征导致过拟合，泛化能力变差。这也在某方面提醒我们，训练次数不一定越大越好，在保存训练模型的时候，要保存在验证集上效果好的，而

Newjet666·2022-11-30 07:03

Loss上升，精度却也上升？

1、情况说明在训练中遇到了下图验证集损失先降后升，这是典型的过拟合，但是此时验证集精度却仍然在上升（直觉认为Loss上升变差应当精度下降变差），这种反直觉的现象引发了思考2、分析首先说的比较详细的是这篇博客深度学习相关问题的记录

我是一个对称矩阵·2022-11-30 07:31

吴恩达机器学习课程笔记5——过拟合和正则化

过拟合问题过度拟合：就是我们拟合一个高阶多项式，这个假设函数几乎可以拟合所有的数据，但是这个假设函数太过庞大，数量太大导致我们没有足够的数据去约束它。

土豆土豆谢·2022-11-30 07:58

吴恩达机器学习笔记四之正则化

本节目录过拟合代价函数正则化线性回归正则化逻辑回归1过拟合问题正则化技术可以改善过拟合问题。

luky_yu·2022-11-30 07:28

吴恩达机器学习系列课程笔记——第七章：正则化(Regularization)

7.1过拟合的问题https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?

Lishier99·2022-11-30 07:27

吴恩达机器学习学习笔记第八章：正则化

1.过拟合问题如图所示是线性回归的三种情况：图一是欠拟合数据点没有全部被（另一种说法这个算法有高偏差）图二的二次函数来拟合效果很不错图三用了4次多项式有5个参数但是曲线歪歪扭扭的显得非常的奇葩我们称为过度拟合以前学术的说法叫这个算法具有高方差我们拟合这样一个高阶的假设函数他几乎能拟合训练集中所有数据但是变量太多我们没有足够的数据去约束它来获得一个好的假设函数到后面新来的数据的预测过程中可能会导致预

Rei12345678·2022-11-30 07:57

【吴恩达机器学习】学习笔记（过拟合&正则化）

过拟合问题（1）underfitting（欠拟合）如果我们的假设函数是一个一次函数，我们可能最后得到的是这样的一条直线，很容易看出它的拟合效果不是很好，这种情况我们称之为欠拟合。

00111001·2022-11-30 07:57

吴恩达机器学习笔记 —— 8 正则化

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9338467.html本章讲述了机器学习中如何解决过拟合问题——正则化。

喜欢打酱油的老鸟·2022-11-30 07:26

吴恩达机器学习笔记-过拟合

概念假设我们有一组数据集如下图所示：左边的图中，我们假设$y=\theta_0+\theta_1x$，与数据集进行比较发现此函数和数据的拟合度并不是很高，先然数据并不是呈现一条直线的形状，因此我们认为此函数并不能很好的预测后面的数据的真实情况，我们通常称这种情况为欠拟合（underfitting）；中间的图中，我们假设$y=\theta_0+\theta_1x+\theta_2x^2$，从曲线和数

weixin_33835690·2022-11-30 06:25

逻辑回归python正则化选择参数_吴恩达机器学习笔记（三）——正则化（Regularization）...

1.过拟合的问题(Over-fitting)如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集(代价函数可能几乎为0)，但是可能会不能推广到新的数据。

weixin_39526415·2022-11-30 06:25

吴恩达老师机器学习课程笔记 07 正则化

7正则化7.1过拟合的问题过拟合的含义欠拟合是指拟合算法具有高偏差，数据拟合效果很差。过拟合是指拟合算法具有高方差，能拟合所有数据，但函数变量太多，没有足够的数据来约束，从而无法泛化到新的样本中。

3077491278·2022-11-30 06:55

机器学习笔记 - 过拟合和正则化

这篇主要介绍如何用线性回归拟合曲线，以及如何解决过拟合问题。基本概念图片来自吴恩达机器学习视频欠拟合：模型不能很好的描述整个训练集数据。

weixin_30456039·2022-11-30 06:55

吴恩达《机器学习》学习笔记六——过拟合与正则化

吴恩达《机器学习》学习笔记六——过拟合与正则化一、过拟合问题1.线性回归过拟合问题2.逻辑回归过拟合问题3.过拟合的解决二、正则化后的代价函数1.正则化思想2.实际使用的正则化三、正则化的线性回归1.梯度下降的情况

slight smile·2022-11-30 06:53

【吴恩达机器学习笔记】第七章正则化

Jermiane·2022-11-30 06:52

吴恩达机器学习笔记（六）正则化

吴恩达机器学习笔记（六）正则化一、过拟合问题(Overfitting)二、代价函数(CostFunction)三、线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)四、Logistic

AngelaOrange·2022-11-30 06:22

【Pytorch教程】：自编码 (Autoencoder)

优化器卷积神经网络CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN循环神经网络(分类)RNN循环神经网络(回归)自编码(Autoencoder)DQN强化学习生成对抗网络(GAN)为什么Torch是动态的GPU加速运算过拟合

_APTX4869·2022-11-30 06:50

吴恩达机器学习笔记week7——正则化 regularization 处理过拟合问题

吴恩达机器学习笔记week7——正则化regularization处理过拟合问题7-1.过拟合问题Theproblemofoverfitting7-2.代价函数Costfunction7-3.线性回归的正则化

Saulty·2022-11-30 06:47

【吴恩达机器学习笔记】六、过拟合及正则化

视频地址：吴恩达机器学习系列课程❤️如果有收获的话，欢迎点赞收藏，您的支持就是我创作的最大动力六、过拟合及正则化1.过拟合问题在开始介绍这

Pandaconda·2022-11-30 06:44

机器学习-支持向量机 -- 软间隔SVM和非线性SVM

上篇文章讲了硬间隔SVM，利用间隔最大化求最优超平面和决策函数-Q:现实中,很难找到一个超平面使得训练样本在特征空间中线性可分;同时一个线性可分的结果也很难断定是否是有过拟合造成的.

小白Rachel·2022-11-30 03:39

机器学习进阶第三节-决策树随机森林

决策树ID3使用信息增益/互信息进行特征选择C4.5信息增益率CART基尼系数决策树不加限制增长往往会过拟合，泛化能力弱，通过剪枝和做随机森林来减少过拟合现象随机森林多棵树理论上抑制过拟合bagging

yzy_1117·2022-11-30 02:50

机器学习-算法进阶(3)：决策树

求负对数似然函数的最小值决策树就是建立一个熵不断下降的树哪个熵值差得多，哪个特征得影响就越大：信息增益：ID3只要给定条件或信息，熵一定会减小对于一个特征，如果分类过多，会导致熵本身太大，那么互信息就会趋近于事件总体本身基尼系数决策树与过拟合

weixin_51182518·2022-11-30 02:48

机器学习进阶：决策树与随机森林

发生的前提下，Y发生新带来的熵1.3相对熵、互信息我们的目标函数可以是极大似然估计求最大值，也可以是交叉熵求最小值2决策树学习算法建决策树就是建立一个熵不断降低的树2.1三种决策树学习算法2.2决策树的过拟合

不会产品的码农不是好的运营·2022-11-30 02:46

机器学习——模型评估和选择

经验误差与过拟合误差错误率：分类错误的样本占样本总数的比例：E=amE=\frac{a}{m}E=mam个样本中有a个样本分类错误误差：学习器的实际预测输出值与样本真实输出值之间的差异。

四川兔兔·2022-11-30 02:45

[ACL2022] Text Smoothing: 一种在文本分类任务上的数据增强方法

可以通过增加训练数据的规模来缓解过拟合，提高深度神经网络的鲁棒性。在NLP领域，数据增强的方法通常有:(1)对文本进行增删改。(2)通过dropout。(3)mixup技术。

luxiaonlp·2022-11-30 01:07

【ACL 2022】Text Smoothing：针对文本分类任务的数据增强方法

简单来说，就是扩充训练集的规模来缓解过拟合的问题，提高深度神经网络的鲁棒性。

馨歌·2022-11-30 01:30

机器学习：决策树剪枝与连续值处理

决策树过于庞大，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。所以，为了避免过拟合，咱们需要对决策树进行剪枝。一般情

丶一口冢·2022-11-30 01:01

【机器学习】线性回归【下】正则化最小二乘估计

通俗地理解为，凡是能缓解过拟合的方法都称为正则化。正则化有很多种，常见的有L1正则化、L2正则化、Dropout正则化等等。下面我们仅介绍L1、L2正则化

不牌不改·2022-11-29 21:46

机器学习笔记：岭回归（L2正则化）

1岭回归（ridgeregression）介绍L2正则化的目的就是要让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少过拟合的问题。

UQI-LIUWJ·2022-11-29 21:14

机器学习-（手推）线性回归3-正则化-岭回归（Ridge）-频率角度&贝叶斯角度

一、正则化-岭回归-频率角度回顾：LossFunction：过拟合的解决方法：①最直接：加数据②降维（特征选择/特征提取（PCA））③正则化（对参数空间，例如w的约束）正则化的框架：（L(w)：LossFunctionλ

M鱼小刀·2022-11-29 21:35

五、dropout模块作用讲解

目录为什么说Dropout可以抑制过拟合网络容量什么叫做超参数如何提高网络的拟合能力如何提高网络的拟合能力参数选择的原则原则一原则二原则三原则四原则五dropout的作用：抑制过拟合图1：dropout

teng腾·2022-11-29 17:20

dropout层的作用_15. 详解dropout原理与代码实现

——因为DL中容易过拟合与训练速度慢在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。

weixin_39980234·2022-11-29 17:50

Dropout层的两种直观理解方法

简介Dropout是在神经网络中用来解决过拟合问题的一种方法。本篇文章希望通过解释Dropout层的两种理解方式，为深度学习(DeepLearning)的技巧找到传统机器学习方法的解释。

dayhost·2022-11-29 17:50

深度学习——Dropout层理论学习

在每个训练批次中，通过忽略一半的特征检测器（让一半的隐层节点值为0），可以明显地减少过拟合现象。

AI AX AT·2022-11-29 17:50

神经网络中的Dropout

神经网络中的Dropout在神经网络中，dropout层是一种减少过拟合的常用方法。1.dropout解决了什么问题？在深度神经网络中通常有各种不同的网络结构，有的是浅层的，有的是深层的网络结构。

柠檬汽水要加冰·2022-11-29 17:19

dropout层的理解

原文：https://blog.csdn.net/u013007900/article/details/78120669/作用：用于减少过拟合。

努力努力再努力_越努力越幸运·2022-11-29 17:49

Dropout层的个人理解和具体使用

一、Dropout层的作用 dropout能够避免过拟合，我们往往会在全连接层这类参数比较多的层中使用dropout；在训练包含dropout层的神经网络中，每个批次的训练数据都是随机选择，实质是训练了多个子神经网络

郝同学·2022-11-29 17:49

深度学习之Dropout层

避免过拟合例如在图示中，通过Dropout层，每次选择网络中的一部分继续计算传递。实现可以使用kerasDropout层实现，这里自定义一个方法。

阿唐明·2022-11-29 17:19

深度学习之dropout的作用

概要dropout可以作为训练神经网络的一种trick选择,在每个训练批次中,以某种概率忽略一定数量的神经元.可以明显地减少过拟合现象.详解dropout可以减少特征检测器(隐层节点)间的相互作用.检测器相互作用是指某些检测器依赖其他检测器才能发挥作用

专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-11-29 17:18

卷积神经网络（CNN）中Dropout层的作用是

训练神经网络模型时，如果训练样本较少，为了防止模型过拟合，Dropout可以作为一种trikc供选择。

guyu1003·2022-11-29 17:18

lstm_dropout

由于网络参数过多，训练数据少，或者训练次数过多，会产生过拟合的现象。

kakak_·2022-11-29 17:18

深度学习两大基础Tricks：Dropout和BN详解

通常情况下，dropout被作为一种防止神经网络过拟合的正则化方法，对神经网络的泛化性能有很大的帮助

文文学霸·2022-11-29 17:18

深度学习中Dropout层作用

二、dropout过程三、dropout在神经网络中的过程前言Dropout出现的原因训练深度神经网络的时候，总是会遇到两大问题：（1）容易过拟合（2）网络费时在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少

UncleDrew_lsy·2022-11-29 17:17

预训练永不止步，游戏问答语言模型实操

PaperWeekly·2022-11-29 10:27

一种结构化随机失活UNet用于视网膜血管分割

1.目的：减少UNet中过拟合问题，提升端到端分割血管的能力2主要工作：（1）受DropBlock启发在每层卷积后使用了结构化随机失活；    

咸咸咸咸的·2022-11-29 09:34

机器学习13 过拟合解决（lasso，岭回归），欠拟合，多元线性回归

文章目录解决线性回归“过拟合”解决欠拟合常用求偏导一元线性回归&多元线性回归线性回归优缺点解决线性回归“过拟合”L1正则（Lasso回归）：就相当于，绿色部分是一样的，只是在后面加了一个小尾巴（蓝色部分

dd112474·2022-11-29 09:02

第5关：拟合问题

畜牧当道·2022-11-29 08:59

【零基础】神经网络优化之mini-batch

一、前言回顾一下前面讲过的两种解决过拟合的方法：1）L0、L1、L2：在向前传播、反向传播后面加个小尾巴2）dropout：训练时随机“删除”一部分神经元本篇要介绍的优化方法叫mini-batch，它主要解决的问题是

布兰姥爷·2022-11-29 08:56

Pytorch学习系列之十：如何确定合适的epoch数、在加载的模型基础上继续训练

过小，训练不充分，泛化能力差；过大，训练过度，导致过拟合。所以需要动态观察每个epoch后，模型在验证集（也可以不严谨的说是测试集）上的精度，选取精度最大的epoch作为最终的训练结果。

thequitesunshine007·2022-11-29 07:14

推荐频道

过拟合