过拟合第52页

卷积神经网络之relu激活函数的理解

（2）Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生（以及一些人的生物解释balabala）。（3）**相对于sigmoid激

爱学习的人工智障·2022-11-24 16:32

【动手学深度学习】暂退法（Dropout）（PyTorch从零开始实现源代码）

目录：暂退法（Dropout）一、重新审视过拟合二、扰动的稳健性三、实践中的暂退法四、从零开始实现4.1数据和函数准备4.2定义模型参数4.3训练和测试4.4源代码五、简洁实现上一节中，我们介绍了通过惩罚权重的

旅途中的宽~·2022-11-24 16:30

深度学习中的欠拟合和过拟合简介

通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以使用某个训练集，在训练集上计算一些被称为训练误差(trainingerror)的度量误差，目标是降低训练误差。机器学习和优化不同的地方在于，我们也希望泛化误差(generalizationerror)(也被称为测试误差(testerror))很低。泛化误差被定义为新输入的误差期望。这里，期望的计算基于不同的可能输入，这些输入采自于系统在现实中遇到的分布

喜欢打酱油的老鸟·2022-11-24 16:27

《动手学深度学习》模型选择、欠拟合和过拟合（李沐）

4.4.模型选择、欠拟合和过拟合(4.多层感知机)代码学习笔记（含详细代码注释）4.4.4.多项式回归通过多项式拟合来探索模型选择、欠拟合和过拟合过程importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l4.4.4.1

认真学习！！！·2022-11-24 16:21

动手学深度学习18——模型选择+过拟合和欠拟合及代码实现

一、模型选择1、怎么选择超参数例：预测谁会偿还贷款银行雇你来调查谁会偿还贷款，你得到了100个申请人的信息，其中五个人三年内违约了（换不清贷款），你发现所有的5个人在面试的时候都穿了蓝色衬衫，你的模型也发现了这个强信号，这会有什么问题？2、训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据上的误差。泛化误差：模型在新数据上的误差。例子：根据模考成绩来预测未来考试分数。在过去的考试中表现很好（训练误差）不代

橙子吖21·2022-11-24 16:20

《动手学深度学习》第六天之模型选择，欠拟合和过拟合

（一）训练误差和泛化误差训练误差（trainingerror）：模型在训练数据集上表现出的误差泛化误差（generalizationerror）：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。一般情况下，由训练数据集学到的模型参数会使模型在训练数据集上的表现优于或等于在测试数据集上的表现。由于无法从训练误差估计泛化误差，一味地降低训练误差并不意味着泛化误差一定

打着灯笼摸黑·2022-11-24 16:49

【动手学深度学习】11.模型选择 + 过拟合和欠拟合

目录一、训练误差&泛化误差二、验证数据集&测试数据集K折交叉验证三、过拟合和欠拟合四、数据复杂度五、模型复杂度一、训练误差&泛化误差训练误差：模型在训练数据上的误差。泛化误差：模型在新数据上的误差。

ShadoooWM·2022-11-24 16:49

【深度学习】模型选择、欠拟合和过拟合_01

模型选择、欠拟合和过拟合我们经常在数据集实验中，经常评价模型在训练数据集和测试数据集上的表现，我们可能会发现当模型在训练数据集上更准确时，它在测试集上却不一定准确，那么就让我们一起来探讨一下吧！

苦逼的虾·2022-11-24 16:49

深度学习中欠拟合和过拟合的解决方法

1、欠拟合欠拟合的解释：顾名思义，就是设置的学习器学的不好，不能把数据的特征学到。通俗讲就是老师教的东西都没有掌握住，还得继续学，我们将这种情况称之为欠拟合。解决欠拟合的方法：（1）添加其他特征项。组合、泛化、相关性、上下文特征、平台特征等特征是特征添加的重要手段，有时候特征项不够会导致模型欠拟合。（2）添加多项式特征。例如将线性模型添加二次项或三次项使模型泛化能力更强。例如，FM（Factori

上下求索～·2022-11-24 16:18

【动手学深度学习】模型选择、欠拟合和过拟合

目录：模型选择、欠拟合和过拟合一、前言二、训练误差和泛化误差三、模型复杂性四、模型选择五、验证集六、KKK折交叉验证七、欠拟合还是过拟合八、模型复杂性九、数据集大小一、前言作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式

旅途中的宽~·2022-11-24 16:45

学习笔记 - GreedyAI - DeepLearningCV - Lesson3 Deep-Neural-Network

第7章深度神经网络任务学习41:梯度消亡深度神经网络面临的挑战（1）梯度消亡（GradientVanishing）：训练过程非常慢（2）过拟合（Overfitting）：在训练数据集上表现好，在实际测试数据集上表现差梯度消亡

K5niper·2022-11-24 15:45

CV-学习笔记

fully-connectedlayers(2)relu激活函数(3)新的网络层(DWConv,SPConv,GroupConvolution)和结构(SkipConnection,DenseConnection)(4)防止过拟合技术

Python图像识别·2022-11-24 15:08

深度学习笔记

文章目录1欠拟合过拟合2组合函数激活函数误差函数优化函数目标函数反向传播隐藏层的误差3批量算法递增算法在线学习和离线标准化4pytorch损失函数优化函数5经典网络LeNet-5AlexNet1.Relu2

afeiererer·2022-11-24 15:06

吃瓜教程task01 第2章模型评估与选择

第二章模型评估与选择2022/5/15雾切凉宫至2.3.3节2.1经验误差与过拟合中文名英文名意义训练误差/经验误差trainingerror/empiricalerror学习器在训练集的误差泛化误差generalizationerror

雾切凉宫·2022-11-24 15:32

吃瓜教程—Task01

西瓜书第1、2章第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型的评估与选择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调参和最终模型

Serendipity>·2022-11-24 15:00

【ACL 2022】NoisyTune：来点噪声帮你更好地微调预训练语言模型

前言BERT自2018年横空出世以来，使得pretrain+finetune成为处理NLP任务的标配，如何有效的微调预训练语言模型（PLMs）对下游任务来说至关重要，然而，由于预训练机制，PLMs存在过拟合预训练数据和任务的风险

馨歌·2022-11-24 14:48

卷积神经网络的一般步骤,卷积神经网络基本操作

对得到的结果用另一个卷积核继续提取+reLU，然后池化（保留区域最大或者用区域平均来替换整个局部区域的值，保证平移不变性和一定程度上对过拟合的压制）之后“深度”的话，就会需要对池化后的结果继续用不同的卷积核进行

普通网友·2022-11-24 14:42

利用随机森林算法对红酒数据集进行分类预测+对下载的人口数据集进行分类预测

随机森林算法可以很好的解决决策树算法的过拟合问题defj2():'''随机森林可以很好的解决决策树的过拟合问题'''fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitwine

漂泊的小森·2022-11-24 14:35

机器学习模型正则化与岭回归、LASSO回归

文章目录模型正则化岭回归使用多项式回归模型使用岭回归模型LASSO回归岭回归与LASSO回归区别模型正则化为了解决机器学习中方差过大问题，常用的手段是模型正则化，其原理是限制多项式模型中特征系数θ\thetaθ，不让其过大，导致过拟合

德乌大青蛙·2022-11-24 14:10

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）简介及图像生成仿真（附代码）

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）简介及图像生成仿真（附代码）卷积神经网络介绍图像识别什么是图像识别图像识别面临的挑战欠拟合和过拟合卷积网络基本结构卷积的意义如何计算卷积如何计算卷积—步长如何计算卷积—

康x呀·2022-11-24 13:09

吴恩达机器学习 ex2 逻辑回归及过拟合 python实现

本文的目录~1LogisticRegression1.1visualizingthedata1.2implementation1.2.1sigmoidfunction1.2.2Costfunctionandgradient1.2.3Learningparametersusingfminunc*scipy的一些内容介绍fmin_tnc()使用scipy1.2.4绘制决策边界1.2.5Evaluati

洗千帆，还少年·2022-11-24 12:48

深度学习计算机视觉理论基础（PyTorch）

计算机视觉2深度神经网络基础2.1监督学习和无监督学习2.1.1监督学习（SupervisedLearning）2.1.2无监督学习（UnsupervisedLearning）2.1.3小结2.2欠拟合和过拟合

三耳01·2022-11-24 12:15

机器学习算法交叉验证最频繁犯的6个错误

交叉验证是保证模型有效的方法，同时也是防止模型过拟合的方法。但在有限的数据集中，交叉验证容易出现一些错误使用。本文将介绍在使用交叉验证中，常见的一些错误情况，希望读者在阅读后可以避免再次犯错。

Python数据开发·2022-11-24 12:33

PyTorch深度学习实践之线性模型

课程地址：2.线性模型_哔哩哔哩_bilibili目录笔记评估模型（TrainingLoss)MSE（均方误差）代码体现对于ZIP的补充课后作业结果展示笔记过拟合是机械学习中巨大的问题过拟合→数据少训练多泛化

Yory__·2022-11-24 10:09

DecisionTree决策树参数详解

常用来解决过拟合2.min_sample_leaf:叶子节点最少样本数。这个值限制叶子节点最少的样本数，若叶子节点数小于样

Amanda_JIDAN·2022-11-24 09:19

机器学习---决策树（ID3，C5.0，CART）

.ID3算法信息熵代码实现信息熵的计算：信息增益python实现信息增益公式4.C4.5算法5.C5.0算法6.CART算法基尼指数Gini指标Python代码实现信息增益的计算7.连续属性离散化8.过拟合的解决方案

温旧酒一壶~·2022-11-24 09:13

机器学习入门八

K-means的局部最优解K-means如何选取聚类数量K降维为什么需要降维以及降维的应用二维转一维三维转二维可视化主成分分析方法（PCA）算法原理过程均值标准化寻找投影向量u~n~应用PCA错误应用PCA用于过拟合不加思考使用

愿你被这个世界温暖相待·2022-11-24 08:06

机器学习——误差和梯度下降法

这里的误差的来源有偏差和方差(小声叨叨，这不就是MSE嘛),两种来源的误差对应着两种数据拟合问题，过拟合和欠拟合。如果一个模型可以在数据集的基础上减少这两种误差就完美了。

Mia~~·2022-11-24 07:21

多项式回归--过拟合和欠拟合学习曲线

文章目录一、过拟合与欠拟合1、理解：2、例子3、总结：二、为什么要区分测试数据集和训练数据集1.原因：2例子：3、模型复杂度曲线三、学习曲线1、代码实例：1、对比四、总结一、过拟合与欠拟合1、理解：对于多项式回归中的过拟合和欠拟合

爱吃肉c·2022-11-24 07:28

李宏毅《机器学习2022》笔记

P322022为什么用了验证机（validationdataset）结果还是过拟合了呢看完这8分钟，觉得validationset是用来选一个训练模型的，如果模

吃肉不能购·2022-11-24 06:14

pytorch实现AlexNet

(4）在全连接层的前两层中使用了Dropout随机失活神经元操作，以减少过拟合。经卷积后的矩阵尺寸大小计算公式为：N=(W-F+2P)/S+1输入图片大小W*WFilter大小F步长spa

计算机视觉从零学·2022-11-24 02:25

深度学习（9）——暂退法（Dropout）

前言我们再回顾一下过拟合的问题，过拟合就是模型对训练样本训练的过于好，但是用在测试样本上准确率却出现特别差的情况。

星辰大海_coli·2022-11-24 02:13

暂退法dropout----详解与分析(多层感知机)

文章目录暂退法暂退法原理公式分析从零开始实现定义暂退函数定义模型参数定义模型训练和测试简洁实现暂退法暂退法(Dropout)，同L2L_2L2正则化的目标一致，也是处理神经网络模型过拟合(训练集拟合程度高

Gaolw1102·2022-11-24 02:43

神经网络防止过拟合：Droupout工作原理及SpatialDropout1D

工作流程输入是x输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，然后把误差反向传播以决定如何更新参数让网络进行学习。使用Dropout之后，过程变成如下：（1）首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变（2）然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应

nnnancyyy·2022-11-24 02:42

理解droupout

但是，复杂的网络也意味着更加容易过拟合。于是就有了Dropout，大部分实验表明其具有一定的防止过拟合的能力。

seasermy·2022-11-24 02:12

暂退法（Dropout）

Sonhhxg_柒·2022-11-24 02:12

droupout

当训练样本比较少时，为了防止过拟合，可以丢掉一些节点的连接，让某些隐含层结点不工作（即停止更新权值），采用部分连接的方式。

weixin_30649641·2022-11-24 02:12

【lzy学习笔记-dive into deep learning】4.6 暂退法Dropout 的原理与代码实现

4.6.1重新审视过拟合线性模型当⾯对更多的特征而样本不⾜时，线性模型往往会过拟合。相反，当给出更多样本而不是特征，通常线性模型不会过拟合。不幸的是，线性模型泛化的可靠性是有代价的。

DadongDer·2022-11-24 02:42

深度解析Droupout与Batch Normalization

当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。Droupout是一种针对深度学习广泛应用的正则化技术。在每次迭

Jason_Honey2·2022-11-24 02:11

动手深度学习笔记（二十）4.6. 暂退法（Dropout）

动手深度学习笔记（二十）4.6.暂退法（Dropout）4.多层感知机4.6.暂退法（Dropout）4.6.1.重新审视过拟合4.6.2.扰动的稳健性4.6.3.实践中的暂退法4.6.4.从零开始实现

落花逐流水·2022-11-24 02:11

模块一：深度学习入门算法

数据要有代表性，否则必然会过拟合。而且对于分类问题，数据偏斜不能过于严重，

neneduck·2022-11-24 00:30

机器学习中的特征选择——决策树模型预测泰坦尼克号乘客获救实例

使用特征选择技术有三个原因：简化模型，使之更易于被研究人员或用户理解，缩短训练时间，改善通用性、降低过拟合（即降低方差）。

木水_·2022-11-23 23:10

总结-深度学习中的正则化方法（regularization）

深度学习面临的非常严重的一个问题就是过拟合（overfitting）。通过一些正则化的方法，可以消除过拟合，从而使我们的模型能够得到更好的效果。

沐漜·2022-11-23 20:57

西瓜书第一~二章学习笔记

由于过拟合与泛化能力不可调和的矛盾，产生了很多种优劣势不同的划分数据集的方法，常见的有k折交叉验

weixin_47997774·2022-11-23 19:18

西瓜书学习笔记第二章（一）

西瓜书学习笔记开始学习时间：2020/1/14作者：谭楷城第二章：模型评估与选择文章目录西瓜书学习笔记第二章：模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法如何产生测试（验证）集？

TANK CHENG·2022-11-23 19:44

西瓜书第一章和第二章学习笔记

这里写自定义目录标题西瓜书第一章：绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间西瓜书第二章：模型评估与选择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

WYFQZJ·2022-11-23 19:14

深度学习：shuffle 的作用

增加随机性，提高网络的泛化性能，避免因为有规律的数据出现，导致权重更新时的梯度过于极端，避免最终模型过拟合或欠拟合。

南淮北安·2022-11-23 19:33

决策树剪枝：预剪枝、后剪枝

一棵完全生长的决策树会面临一个很严重的问题，即过拟合。当模型过拟合进行预测时，在测试集上的效果将会很差。因此我们需要对决策树进行剪枝，剪掉一些枝叶，提升模型的泛化能力。

WellWang_S·2022-11-23 19:22

机器学习方法篇(4)------决策树剪枝

导语由于决策树的分支过多，使得训练集某一小部分的样本特征被当成所有样本所具有的一般性质，会导致过拟合现象，而决策树应对过拟合的主要办法就是剪枝。那么，决策树的剪枝具体是如何操作的？

对半独白·2022-11-23 19:11

【ML】决策树--剪枝处理（预剪枝、后剪枝）

1.剪枝（pruning）处理首先，我们先说一下剪枝的目的——防止“过拟合”。

机器不学习我学习·2022-11-23 18:10

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