过拟合第50页

L1/L2正则化在Pytorch的实现

L2主要是对参数W进行约束，偏执b相对W来说不影响模型，自己代码出现过拟合，需要添加L2正则化来处理，记录在此。

yzZ_here·2022-11-27 09:27

CNN卷积神经网络之AlexNet

CNN卷积神经网络之AlexNet前言网络结构运用的方法1.ReLU非线性单元激活函数2.在多个GPU上训练3.局部响应归一化4.重叠池化5.数据增强（防止过拟合）6.Dropout（防止过拟合）7.训练策略

球场书生·2022-11-27 09:24

【深度学习论文篇 01-1 】AlexNet论文翻译

://edu.csdn.net/course/detail/35475目录摘要1简介2数据集3网络结构3.1ReLU非线性3.2多GPU训练3.3LRN局部响应归一化3.4重叠池化3.5整体结构4减小过拟合

pythonxxoo·2022-11-27 09:20

算法笔记（9）-随机森林算法及Python代码实现

随机森林把不同的几棵决策树打包到一块，每棵树的参数都不相同，然后把每棵树预测的结果取平均值，这样既保留决策树们的工作成效，又可以降低过拟合的风险。

编程研究坊·2022-11-27 08:15

深入理解LightGBM学习笔记

GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。

GW190·2022-11-27 08:29

机器学习模型评估与预测

模型评估与预测1.1经验误差与过拟合1.2评估方法1.2.1留出法（hold-out）1.2.2交叉验证法1.2.3自助法1.3性能度量1.3.1查准率，查全率，准确率1.3.2P-R曲线、平衡点和F1

『 venus』·2022-11-27 08:56

预测模型评估

一、模型的偏差与方差所描述的事情本质上就是过拟合和欠拟合。偏差描述的是模型预测准不准，低偏差就是表示模型预测能力是不错的，就像图中的点都在靶心附近。

Lucky_JimSir·2022-11-27 08:25

李沐动手学深度学习笔记---网络中的网络（NiN）

很容易过拟合。NiN的思想：完全不要全连接层。NiN块：1*1的卷积层可以等价为一个全连接层。NiN块以一个普通卷积层开始，后⾯是两个1×1的卷积层。

天天向上inger·2022-11-27 07:18

机器学习-决策树（二）--树的剪枝

通过降低决策树的复杂度来避免过拟合的过程称为剪枝。2.为什么要剪枝？决策树算法在学习的过程中为了尽可能正确的分类训练样本，不停地对结点进行划分，因此这会导致整棵决策树的分支过多，也就导致了过拟合。

chenlh12333·2022-11-27 06:09

DIN：使用Attention挖掘历史数据的深度兴趣网络

这篇论文的主要贡献有三点：提出了DIN模型；提出了mini-batchawareregularizer来减少计算量和规避过拟合；根据输入数据的分布设计了Dice激活函数。

唐犁·2022-11-27 05:15

Datawhale-Task3决策树算法梳理

Datawhale【任务3-决策树算法梳理】时长：2天1.信息论基础（熵联合熵条件熵信息增益基尼不纯度）2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3.回归树原理4.决策树防止过拟合手段

Zzichen_ovo·2022-11-27 03:07

8月3日Pytorch笔记——Regularization、卷积神经网络、数据增强

文章目录前言一、过拟合&欠拟合二、Train-Val-Test划分三、Regularization1、L1-regularization2、L2-regularization四、动量与学习衰减率五、Earlystop

Ashen_0nee·2022-11-27 03:58

损失函数、风险函数、目标函数

损失函数(单个样本)/代价函数(整个数据集)→风险函数→+正则化（过拟合）=目标函数参考链接机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数机器学习中的代价函数、损失函数、风险函数、目标函数

Neurant·2022-11-26 23:57

第三次作业：卷积神经网络基础

池化层保留了主要特征的同时减少参数和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力。全连接层两层之间所有神经元都有权重链接，通常在卷积神

OUC_SE_GROUP2·2022-11-26 21:34

pytorch——AlexNet——训练花分类数据集

宝藏博主：霹雳吧啦Wz_太阳花的小绿豆_CSDN博客-深度学习,Tensorflow,软件安装领域博主目录数据集下载训练集与测试集划分“split_data.py”Alexnet讲解：名称解读1）过拟合

heart_6662·2022-11-26 21:43

【Pytorch教程】：卷积神经网络 CNN

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

_APTX4869·2022-11-26 20:01

Coursera 机器学习（by Andrew Ng）课程学习笔记 Week 3——逻辑回归、过拟合与正则化

此系列为Coursera网站机器学习课程个人学习笔记（仅供参考）课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning参考资料：http://blog.csdn.net/scut_arucee/article/details/49889405一、ClassificationandRepresentation1.1分类问题（classificatio

StarCoo·2022-11-26 20:59

机器学习——正则化逻辑回归(分类)编程训练

关于逻辑回归的详细介绍可以参考吴恩达机器学习课程编程任务：实现如下数据的分类问题：0.过拟合介绍当我们处理的数据较为复杂时，我们可以通过增添特征或者增加高次项来获得较好的拟合结果。

苏打水可乐·2022-11-26 20:29

Inception v1 v2 v3

但是，这种方法会带来两个不足：a)容易发生过拟合。当深

码啥码·2022-11-26 19:56

李宏毅机器学习笔记：回归 ——梯度下降法过拟合正则化

李宏毅机器学习笔记：回归——梯度下降法过拟合正则化学习笔记总结：源学习笔记链接:https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/#/chapter3/chapter3

麻麻在学习·2022-11-26 19:23

机器学习/算法面试笔记1——损失函数、梯度下降、优化算法、过拟合和欠拟合、正则化与稀疏性、归一化、激活函数

1、损失函数2、梯度下降3、优化算法4、过拟合和欠拟合5、正则化与稀疏性6、归一化7、激活函数损失函数损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。

坚持做好自己的hannah·2022-11-26 19:22

【机器学习】DS的基础学习笔记2：逻辑回归与正则化

2.1逻辑回归2.1.1分类问题2.1.2假说表示与决策边界2.1.3代价函数及其简化形式2.1.4梯度下降以及高级优化2.1.5多类别分类：一对多2.2正则化(Regularization)2.2.1过拟合的问题

DoubleS!·2022-11-26 19:51

【pytorch学习笔记六】深度学习基础（线性回归、损失函数、梯度下降、欠拟合与过拟合，正则化）

文章目录1.监督学习和无监督学习2.线性回归3.损失函数4.梯度下降4.1梯度4.2Mini-batch的梯度下降法4.3常见梯度下降算法5.欠拟合与过拟合（高偏差/高方差）6.正则化上面可视化深度学习网页网址

QHCV·2022-11-26 19:18

正则化(Regularization)和梯度下降——线性回归和逻辑回归

正则化(Regularization)针对于回归类算法或者分类算法，如线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)

從疑開始·2022-11-26 19:17

机器学习笔记（11）— 简化逻辑回归代价函数、梯度下降实现、过拟合、正则化、线性和逻辑回归正则方法

目录简化逻辑回归代价函数实现梯度下降过拟合问题解决过拟合正则化用于线性回归的正则方法用于逻辑回归的正则方法简化逻辑回归代价函数因为y不是1就是0，所以可以想出一个更简单的方法来写这个损失函数，下面的一行公式等价于上面这个复杂的公式代价函数

AUG-·2022-11-26 19:17

提升模型性能的几个方法以及训练集测试集验证集的划分与作用

对抗过拟合应该主要关注模型的“熵容量”也就是模型

shu_qdHao·2022-11-26 17:19

【深度学习】Pytorch池化层效率对比：自适应池化、最大值池化和均值池化

探究三种池化函数在降维过程中的效率比较池化函数通常被用作卷积神经网络中的降维操作，池化函数可以大大降低特征维数，同时避免数据冗余和过拟合。

自由之翼explore·2022-11-26 17:29

决策树的剪枝

何为剪枝及剪枝的缘由首先让我们回顾决策树的形成过程，决策树算法是为了尽可能的拟合数据样本，根据训练集样本数据的特征，不停的分出节点，使得分类结果能够正确匹配数据类别，但是这样会导致树的分支节点过多，过于精确的分类会导致过拟合

只会print就要多学·2022-11-26 16:33

Pytorch搭建常见分类网络模型------VGG、Googlenet、ResNet50 、MobileNetV2（2）

神经网络深度不断加深会造成过拟合和模型参数巨大等问题。解决主要方法是引入稀疏特性、将全连接层换成稀疏连接。Googlenet串并

一只小小的土拨鼠·2022-11-26 14:08

全连接神经网络拟合余弦函数曲线

整个全连接神经网络分为输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以更好的分离数据的特征，但是过多的隐藏层会导致过拟合问题。模型训练的常用方法是反向传播（BP）算法。

猪猪的菜牙·2022-11-26 13:33

python卷积神经网络回归预测_Tensorflow实现神经网络拟合线性回归

本文实例为大家分享了Tensorflow实现神经网络拟合线性回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下一、利用简单的一层神经网络拟合一个函数y=x^2，其中加入部分噪声作为偏置值防止拟合曲线过拟合importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

weixin_39895684·2022-11-26 12:24

样本量极少如何机器学习？

在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对

视学算法·2022-11-26 12:42

金融机器学习：数据集划分与baseline模型

在模型训练过程中，过拟合（overfitting）是非常常见的现象。所谓的overfitting，就是在训练集上表现很好，但是测试集上表现很差。

AI量化投资实验室·2022-11-26 08:44

百面机器学习

模型评估的方法超参数调优过拟合和欠拟合机器学习基础偏差方差分解理论和定理PAC学习理论

数学工具构造器·2022-11-26 07:05

动手学深度学习day-two

动手学深度学习day-two过拟合、欠拟合及其解决方案模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差模型选择验证数据集K折交叉验证过拟合和欠拟合模型复杂度训练数据集大小权重衰减方法L2范数正则化（regularization

__y__·2022-11-26 07:19

目标检测中的数据增强

通过该方法能够给图片加入不同程度的遮挡，通过这样的训练数据，可以减少模型过拟合的风险同时对遮挡具有一定的鲁棒性。随机擦除和randomcropping，randomflipping

YSUSE15w·2022-11-26 05:05

机器学习笔记：CNN卷积神经网络

与多层感知器相比，卷积神经网络的参数更少，不容易发生过拟合。2，为何CNN更适合图像问题2.1管中窥豹看image的一小部分，就可以识别这个image了，不用看全2.2相

UQI-LIUWJ·2022-11-26 04:12

Task03 吃瓜教程——西瓜书第四章决策树

一、决策树的流程二、划分选择信息增益增益率基尼指数三、剪枝处理剪枝（pruning）是解决过拟合问题的主要手段。预剪枝后剪枝四、连续与缺失值连续值处理缺失值处理五、多变量决策树

zaishaoyi·2022-11-26 02:27

机器学习算法--python实现随机森林（分类）

随机森林背后的逻辑是对分别受较大方差影响的多个决策树取平均值，以建立一个具有更好的泛化性能和不易过拟合的强大模型。

糯米君_·2022-11-26 01:59

岭回归和LASSO回归

因为模型只学习了训练集上数据的特性，比如训练集都是白天的猫，很可能给一张黑夜的猫的照片它就分辨不出，这也叫过拟合。

全栈O-Jay·2022-11-25 23:48

python多项式拟合结合lasso回归_线性回归的正则化 ——岭回归与LASSO回归

本文作者：王歌文字编辑：孙晓玲技术总编：张邯导读在《基于广义线性模型的机器学习算法——线性回归》中我们介绍了如何使用线性回归算法来拟合学习器，但有时使用线性回归可能会产生过拟合的现象，此时我们通常有两种途径解决

weixin_39533052·2022-11-25 23:16

李宏毅机器学习课程自测练习题

计划包含以下内容)：简介线性分类与感知机数学基础卷积神经网络循环神经网络自注意力机制Transformer自监督学习自编码器对抗生成网络可解释AI与对抗攻击领域自适应深度强化学习I.序言1.下列哪种方法可以用来减小过拟合

xiongxyowo·2022-11-25 22:52

机器学习基础----基于吴恩达机器学习课程的笔记

回归问题一、函数模型----线性回归二、算法模型（一）梯度下降算法（二）正规方程法三、分类问题先从二分类开始（0或1）：一、函数模型----Logistic回归二、算法模型（一）梯度下降算法多分类：四、过拟合的问题一

W.xyz·2022-11-25 22:07

决策树C4.5算法

C4.5算法在ID3算法上做了提升，使用信息增益比来构造决策树，且有剪枝功能防止过拟合，本模块将以C4.5算法介绍决策树的构造策略。欠拟合：训练得到的模型在训练集集测试中表现就很差，准确度很低。

_小许_·2022-11-25 21:49

决策树之C4.5算法

2.采用悲观剪枝ID3构造决策树的时候，容易产生过拟合的情况。在C4.5中，会在决策树构造

Persist_bcl·2022-11-25 21:18

决策树算法之cart剪枝

决策树算法之cart剪枝1为什么要剪枝【决策树容易发生过拟合】•横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。

IT之一小佬·2022-11-25 21:41

数据挖掘知识点整理（期末复习版）

什么是过拟合？什么是混淆矩阵？什么是ROC曲线/AUC评价标准？什么是代价敏感学习？==第二章数据==数据属性类型什么叫做非对称属性？数据集的一般特性什么是维

一只可爱的小猴子·2022-11-25 21:36

卷积神经网络核心概念再复习+Pytorch一维卷积的实现

蓝色紫色红色深度学习之卷积神经网络基本的图像分类模型架构卷积层：用来提取图像的底层特征池化层：防止过拟合，减小数据维度全连接层：汇总卷积层和池化层得到的底层特征和信息，再进行输出。

Nismilesucc·2022-11-25 21:30

机器学习之决策树算法后期（预剪枝后剪枝）

那是因为决策树的过拟合的风险很大。因为理论上来说可以将数据完全分的开，如果树足够大，每个叶子节点就剩下了一个数据。

YanHi001·2022-11-25 21:28

防止模型过拟合的必备方法！

在机器学习中，过拟合（overfitting）会使模型的预测性能变差，通常发生在模型过于复杂的情况下，如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。

小白学视觉·2022-11-25 20:49

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