过拟合第49页

深度学习模型训练的时候，一般把epoch设置多大？深度模型中的超参数要如何调整？模型训练的诸多问题？

https://www.zhihu.com/question/2962669791机器学习模型评估混淆矩阵、ROC曲线和AUC以及PR曲线、以及用学习曲线判断过拟合https://blog.csdn.net

鱼与钰遇雨·2022-11-29 07:41

神经网络超参数Epoch，Batchsize，Iterations及设置多少合适人工智能学习笔记五

Epoch在模型训练的过程中，运行模型对全部数据完成一次前向传播和反向传播的完整过程叫做一个epoch在梯度下降的模型训练的过程中，神经网络逐渐从不拟合状态到优化拟合状态，达到最优状态之后会进入过拟合状态

我不是zzy1231A·2022-11-29 07:10

GoogleNet :Going deeper with convolutions 论文阅读

目前提高深度神经网络性能的方法：加大size→缺点：容易造成过拟合；计算复杂。→解决

Yan_Joy·2022-11-29 05:14

机器学习（六）——正则化

但是有时我们的模型会遇到过拟合的问题，从而导致模型的泛化能力大大降低，使模型的效果很差。本文将通过引入这些问题，介绍正则化技术。

10000hours·2022-11-29 03:44

解决高方差问题及模型正则化(岭回归和LASSO回归)

我们之前使用多项式回归(n=100)过拟合一个样本的例子，可以看到这条模型曲线非常的弯曲，而且非常的陡峭，可以想象这条曲线的一些θ系数会非常的大。模型正则化需要做的事情就是限制这

Jeffrey Yang_·2022-11-29 03:14

【机器学习笔记】：解读正则化，LASSO回归，岭回归

▍什么是过拟合？对于一组

Sim1480·2022-11-29 03:13

解读正则化 LASSO回归岭回归

▍什么是过拟合？对于一组给定的数据，我们需要通过机器学习算法去拟合得到一个模型（对应图中曲线）。根据我们对拟合的控制和调整，这个模型可以有无数多种（一条直线，或各种形状的

Saropetry·2022-11-29 03:43

机器学习40讲-12正则化处理：收缩方法与边际化

12正则化处理：收缩方法与边际化本质上讲，过拟合就是模型过于复杂，复杂到削弱了它的泛化性能。

bohu83·2022-11-29 03:43

深度学习面试常见问题汇总

1.6.1BN为什么防止过拟合？1.7谈谈对权值共享的理解？1.8对fine-tuning(微调模型)的理解？为什么要修改最后几层神经网络权值？

winupup·2022-11-29 01:14

python实现catboost分类器以及部分参数解释

catboost参数解析iterations:最大树数od_type:过拟合检查类型od_wait：在最小化损失函数后的迭代次数max_depth：最大深度learning_rate：学习率l2_leaf_reg

Adm1rat1on·2022-11-29 01:34

pytorch + sklearn

神经网络基础建造第一个神经网络关系拟合（回归）区分类型（分类）快速搭建法保存和提取批训练优化器：加速神经网络训练高级神经网络结构CNNRNN：序列数据LSTMAutoEncoderDQN强化学习GAN高阶内容pytorch过拟合批标准化

MiaoDa1·2022-11-28 19:38

第七章、网络优化与正则化

（2）泛化问题：很容易在训练集上产生过拟合，因此在训练深度神经网络时，同时也需要通过一定的正则化方法来改进网络的泛化能力。本章从网络优化和网络正则化两个方面来介绍这些方法．在网络优化方面，介绍一些常

不堪de不堪·2022-11-28 19:30

机器学习-决策树（Decision Tree）进阶篇之剪枝

目录一、剪枝1-1、什么是过拟合1-2、基本

库里不会写代码·2022-11-28 17:53

《机器学习》读书笔记1——基本概念

机器学习的主要任务2.1什么是模型2.2极大似然估计2.3生成式模型和判别式模型2.3.1生成式模型和判别式模型区别2.3.2为啥判别式模型预测效果更好2.4损失函数2.5数据集的划分和正则化2.6如何防止过拟合

神洛华·2022-11-28 16:39

《动手学深度学习》课后习题2

《动手学深度学习》学习网址：《动手学》：过拟合、欠拟合及其解决方案1.关于验证数据集的描述错误的是：答案：测试数据集可以用来调整模型参数。

极客阿宝·2022-11-28 15:00

2022年11月27日 Logistic Regression

如果出现过拟合，则可以利用前面学的正则化方法来消除。sklearn库里面有很多常用机器学习回归和分类函数。使用方式是先调用函数模型，然后利用fit拟合，最后用predict预测。

小蒋的技术栈记录·2022-11-28 15:52

深度学习中的过拟合、欠拟合问题（原因及解决方法）

深度学习中的过拟合、欠拟合问题（原因及解决方法）1.过拟合1.1引起过拟合的原因1.2防止过拟合的方法2.欠拟合2.1引起欠拟合的原因2.2防止欠拟合的方法机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合，学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测

明天吃啥呀·2022-11-28 14:38

李宏毅机器学习——线性回归笔记整理

其中还埋了不少坑，比如：过拟合、正则化等。思维导图见下图：笔记整理见下图

QwQQQ_·2022-11-28 12:25

tensorflow2学习笔记

目录Tensorflow2.0特性构架TensorflowDemoAlexNet过拟合卷积后矩阵尺寸大小的计算代码地址VGG感受野网络结构代码地址GoogLeNetGoogLeNet网络结构参数Inception

小星果茶不是茶·2022-11-28 12:09

周志华机器学习四过拟合与正则化

上图表示了拟合数据三种情况：欠拟合（左2图）、较好的拟合（左3图）、过拟合（左4图）欠拟合(Underfitting)：模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。

leichangqing·2022-11-28 11:55

周志华机器学习课程的个人总结

什么是过拟合&欠拟合？模型选择方面的三个关键问题线性回归什么场景的问题适合机器学习解决？机器学习通常在解决一个具有高度不确定性、高度复杂性而且无法制定

同道而为之。·2022-11-28 10:46

李宏毅机器学习误差和梯度下降法

文章目录误差（Error）误差的来源模型的估测偏差和方差的评估偏差大-欠拟合方差大-过拟合模型选择梯度下降法梯度下降法的介绍梯度下降法的几个TipsTip1：调整学习率Tip2：随机梯度下降法Tip3：

Tongsen99·2022-11-28 07:38

李宏毅机器学习——线性回归

线性回归文章目录线性回归一、线性回归定义二、模型步骤三、线性回归分类一元线性回归多元线性回归四、损失函数五、梯度下降过拟合问题总结一、线性回归定义线性回归：找到一个模型（function），通过输入特征

Eugene_lt·2022-11-28 07:37

深度学习基础知识（学习笔记）

训练误差：指模型在训练数据集上的误差泛化误差：指模型在任意一个测试数据样本表现出的误差的期望欠拟合：无法的到较小训练误差过拟合：训练误差远小于测试数据得到的误差影响因数：模型复杂度与训练数据的大小交叉熵损失函数

珞珈山小杨·2022-11-28 05:51

训练技巧之数据增强（data augmentation）

为什么要做数据增强因为在深度学习领域，更多的数据能够使得我们的模型更稳健，不太容易发生过拟合的现象，而有些时候我们并不能收集到足够多的原始数据。

lucky公主·2022-11-28 04:32

吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（1）

这样会造成两个后果，一是神经网络结构复杂，数据量相对不够，容易出现过拟合；二是所需内存、计算量较大。解决这一问题的

逸耀·2022-11-28 00:57

cnn 验证集参与训练吗_小白学PyTorch | 2 浅谈训练集验证集和测试集

文章目录：经验误差与过拟合评估方法经验误差与过拟合关键词：错误率(errorrate)，精度(accuracy)。错误率好理解，就是m个样本中，a个样本分类错误，则错误率E=a/m。精度就是1-E。

weixin_39850599·2022-11-28 00:15

cifar10怎么构建验证集？

如果不加验证集，拿测试集来调参，那么会面临一个问题，网络过拟合测试集，面对现实中的使用的鲁棒性不够好。所以需要构建验证集来验证。

love萌萌loli·2022-11-28 00:43

【小白学PyTorch】 2.浅谈训练集验证集和测试集

文章目录：经验误差与过拟合评估方法经验误差与过拟合关键词：错误率（errorrate），精度（accuracy）。错误率好理解，就是m个样本中，a个样本分类错误，则错误率E=a/m。精度就是1-E。

风度78·2022-11-28 00:37

高数篇（三）-- 最小二乘法、正则化

线性回归简单点讲就是对已知的样本数据进行最优拟合，然后通过拟合出的线性回归方程进行预测。1线性回归1.1一元线性回归我们最早接触的一元线性回归方程，只包含两个参

长路漫漫2021·2022-11-27 22:35

机器学习-线性模型-线性回归

(W))\quad\widehat{W}=\underset{w}{argmin}(L(W))W=wargmin(L(W))3.1直接求闭式解3.2梯度下降（SGD）求解（α为学习率）4.正则化（减小过拟合

勤奋的boy·2022-11-27 22:59

机器学习基础篇：关于线性回归-正则化、MLE、MLP

关于线性回归正则化、MLE、MLP正则化、MLE、MLP阐述线性回归从两个方面：未加正则化的线性回归：加了正则化后的线性回归：过拟合：正则化的框架：另：加L2正则化（矩阵形式）加L2正则化（MLE-概率形式

guieraxbc·2022-11-27 22:24

WWW 2022 | 弯道超车：基于纯MLP架构的序列推荐模型

越来越多的工作表明复杂的Transformer架构可能不是进行序列表示建模的最优模型，其中过多的参数量反而一定程度上带来了过拟合的风险，该风险在某些噪声较大的场景下会严重影响模型效果（如：推荐系统和信号处理

PaperWeekly·2022-11-27 21:34

lasso回归-回归实操

pythonlasso回归算法之回归实操基本概念正则化正则化是指对模型做显式约束，以避免过拟合。本文用到的lasso回归就是L1正则化。

yb705·2022-11-27 19:55

python中分类常用的方法

线性逻辑分类逻辑分类分为二元分类和多元分类函数：y=1/(1+e^-z)其中z=k1x1+k2x2+b交叉熵误差：J(k1,k2,b)=sigma(-ylog(y')-(1-y)log(1-y'))/m+正则函数*正则强度（目的是防止过拟合

yyx0801mm·2022-11-27 19:44

过拟合、欠拟合和正则化

1、过拟合和欠拟合图1.通过图中的数据可以明显看出随着房子面积增大，住房价格逐渐稳定，因此该算法没有很好的拟合训练集，称为欠拟合或者叫做高偏差（后面会提到）图2.曲线较好的穿过了每一个点。

qq_45947498·2022-11-27 19:06

Meta-SSD: Towards Fast Adaptation for Few-ShotObject Detection With Meta-Learning【阅读笔记】

m0_57600659·2022-11-27 19:58

随机森林调参_机器学习-模型调参利器 gridSearchCV（网格搜索）

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。

weixin_39546092·2022-11-27 17:33

tensorflow,神经网络理论知识_2

学会神经网络优化过程，使用正则化减少过拟合，使用优化器更新网络参数预备知识神经网络复杂度指数衰减学习率激活函数损失函数欠拟合与过拟合正则化减少过拟合优化器更新网络参数预备知识tf.where(条件语句，

小元宝宝·2022-11-27 17:01

【我参加NVIDIA Sky Hackathon】关于asr语音模型训练过拟合现象

初步推断是由于训练数据过少，训练次数过多导致模型的偏差小而方差大的过拟合现象的发生ps：百度百科对过拟合的定义："为了得到一致假设而使假设变得过度严格称为过拟合。"

BlackRockSh0oteR·2022-11-27 17:51

三维点云预处理之点云去噪

点云数据的去噪方式有很多，不同的点云类型也可以通过分析其具体特征选择适合的去噪方法，如对于扫描线型的点云分布类型，通过拟合曲线求偏差可以很好的过滤掉噪点（可参考你做物理实验时对数据的处理方法）。

穆杉逐云·2022-11-27 16:13

Pytorch入门知识

（2）ReLU激活函数：计算量小一定程度上缓解“梯度消失”问题使部分神经元的输出为零，一定程度上可以缓解过拟合更符合生物学的神经激活机制（

穆杉逐云·2022-11-27 15:29

常见损失函数的比较

比如你要做一个线性回归，你拟合出来的曲线不会和原始的数据分布是完全吻合（完全吻合的话，很可能会出现过拟合的情况），这个差距就是

辣大辣条·2022-11-27 14:26

机器学习笔记之线性回归

示例：构建一个数据点集合表示如下：通过拟合一条线，使得各样本点到函数

静静的喝酒·2022-11-27 14:18

机器学习笔记之线性回归——正则化介绍与岭回归

机器学习笔记之线性回归——正则化介绍与岭回归引言回顾：最小二乘法最小二乘法的弊端处理过拟合现象的常用方法正则化正则化设计思路与常见正则化正则化框架推导过程引言在线性回归介绍中提到了用于线性回归求解拟合方程参数