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模型过拟合-解决方案（一）：Regularization/正则化/Weight Decay【L1正则化、L2正则化】【为了约束模型的参数，防止参数过于偏执（为了拟合某些离群点而导致模型过于复杂）】

人工智能-模型过拟合解决方案：Regularization/正则化/WeightDecay【L1正则化、L2正则化】一、L1-norm(sklearn.linear_model.LassoCV)二、L2

u013250861·2022-11-22 08:49

L1正则化和L2正则化

：https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8456968.html【深度学习】L1正则化和L2正则化在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生

孤舟听雨·2022-11-22 08:48

L1,L2正则化为什么能解决过拟合

转自：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9774315.html避免过拟合的方法有很多：earlystopping、数据集扩增（Dataaugmentation）、正则化

墨小青的程序园·2022-11-22 08:44

一文弄懂L0、L1和L2正则化范式

正则式的应用场景正则化正则化的作用实际上就是防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。

HaiwiSong·2022-11-22 08:13

【深度学习】L1正则化和L2正则化

【深度学习】L1正则化和L2正则化在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。

comeonow·2022-11-22 08:08

理解L1和L2正则化为什么能防止过拟合

潜行隐耀·2022-11-22 08:34

语义分割图像增强新方法

在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强。数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪

浪子私房菜·2022-11-22 07:18

8月吃瓜教程—task04-学习笔记

书中脉络大概为:1神经元2感知机:两层神经元3多层前馈神经网络训练误差为:4误差逆传播算法即最小化训练集D上的累积误差而标准BP算法每次仅针对一个训练样例更新连接权和阈值,基于单个的Ek推导而得.5过拟合与欠拟合的解决方法过拟合

Hugo Zhong·2022-11-22 06:33

机器学习之回归算法

机器学习之回归算法文章目录机器学习之回归算法1.线性回归1.1线性回归原理1.2线性回归的损失与优化原理1.3线性回归API1.4波士顿房价预测（案例）2.欠拟合和过拟合3.岭回归（带L2正则化的线性回归

MxinT·2022-11-22 06:29

卷积神经网络网络详解(上）

什么是卷积神经网络卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，其三个关键的操作，其一是局部感受野，其二是权值共享，其三是pooling层，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合问题

info825·2022-11-22 05:41

神经网络卷积神经网络,卷积神经网络训练太慢

深度学习为什么加入卷积神经网络之后程序运行速度反而变慢了谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创卷积神经网络训练精度高,测试精度很低的原因过拟合了，原因很多，解决方案也有很多写作猫。

普通网友·2022-11-22 04:11

视频深度学习：行为识别指南

在UCF101上训练3DConvNet需要3到4天，而在Sports-1M上训练3DConvNet则需要2个月，这使得广泛的架构搜索变得困难，而且可能过拟合2捕获长上下文动作识别涉及跨帧捕获时空上下文。

supercolar·2022-11-22 02:00

机器学习之决策树01

（当然，现实生活中并没有提供这么多的特征，并且如果分得太开，那么过拟合的可能性就

邵楷·2022-11-22 02:27

决策数算法进阶：属性测试条件、最佳划分度量、过拟合现象的处理

我们在先前博文中已经简要介绍了决策树的思想和几个经典算法来构造决策树：《决策树算法简介及其MATLAB实现代码》。今天我们要针对决策树继续深入探讨一些的问题，目录如下：目录一、表示属性测试条件的方法二、选择最佳划分的度量三、处理决策树归纳中的过分拟合现象一、表示属性测试条件的方法决策树在增长过程中的每个递归步都要选择一个属性测试条件，将数据划分成更小的子集。为了实现这个步骤，算法必须为不同类型的属

奔跑的Yancy·2022-11-22 02:20

目标检测学习笔记8——AlexNet学习与论文解读

ReLUNonlinearity2.TrainingonMultipleGPUs3.LocalResponseNormalization4.OverlappingPooling5.OverallArchitecture四、减少过拟合

Shadownow·2022-11-22 01:02

[2022]李宏毅深度学习与机器学习第二讲（必修）听课笔记

[2022]李宏毅深度学习与机器学习第二讲（必修）听课笔记做笔记的目的机器学习的任务攻略当在训练集上损失较大Trainloss小但是testloss大这里就出现了过拟合，应对过拟合的方法如下mismatchlocalminima

走走走，快去看看世界·2022-11-22 01:49

地表建筑物识别——Task02数据扩增

常见的数据扩增方法数据扩增是一种有效的正则化方法，可以防止模型过拟合，在深度学习模型的训练过程中应用广泛。数据扩增的目的是增加数据集中样本的数据量，同时也可以有效增加样本的语义空间。

Ford_66·2022-11-22 00:36

【语义分割】数据增强方法（原图与标签同时扩增）

1、数据增强作用避免过拟合提升模型的鲁棒性提高模型的泛化能力避免样本不均衡的问题2.、数据增强分类可分为两类：在线增强和离线增强。

小刺猬69·2022-11-22 00:58

pytorch深度学习实战lesson12

第十二课模型选择与过/欠拟合目录理论部分模型选择过拟合和欠拟合实践部分理论部分模型选择首先介绍一下如何选择超参数从一个简单的例子开始：《预测谁会偿还贷款》背景：然后你惊讶的发现：（在美国，穿蓝色衬衫有个隐藏信息

光·宇·2022-11-22 00:24

pytorch深度学习实战lesson13

第十三课权重衰退目录理论部分实践部分从零开始：简洁实现：理论部分权重衰退是一种常见的处理过拟合的方法。之前讲过控制模型容量的方法是：1、把模型变小点，这样参数就少；2、让每个参数值的可选范围小一些。

光·宇·2022-11-22 00:24

机器学习实验1 - 多项式曲线拟合

一、实验要求1.生成数据，加入噪声；2.用高阶多项式函数拟合曲线；3.用解析解求解两种loss的最优解（无正则项和有正则项）4.优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）；5.用你得到的实验数据，解释过拟合

柚子爱吃桂花粥·2022-11-21 23:11

2022五月组队学习——吃瓜教程:task01

目录第一章绪论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调参与最终模型2.3

不含运费·2022-11-21 23:19

吃瓜教程 | Datawhale 打卡（Task 03）

常见决策树算法：ID3决策树C4.5决策树CART决策树剪枝处理剪枝(pruning)是决策树学习算法对付"过拟合"的主要手段。

au1n·2022-11-21 23:43

基于YOLOv5的口罩佩戴检测方法

首先从网络和真实生活中中寻找并采集不同场景人群口罩佩戴的图片约500张并自建数据集，然后利用YOLOv5模型框架，修改其相关配置文件和检测参数，并采用数据增强和Dropout技术防止过拟合。

燧机科技SuiJi·2022-11-21 23:54

机器学习-day3

@day31-回归和聚类2-线性回归3-欠拟合与过拟合4-岭回归5-分类算法：逻辑回归6-模型保存与加载7-无监督学习K-means算法4.1线性回归回归问题：目标值-连续型的数据4.1.1线性回归的原理

爱吃肉的鸽子·2022-11-21 21:36

浅谈五种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点、底层结构

欣一2002·2022-11-21 21:33

常见特征选择方法

特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度,，提高模型泛化能力减低过拟合的过程，主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征，选出最优特征子集。

牧野渔樵·2022-11-21 21:33

特征选择方法最全总结！

●减少模型复杂度，避免过拟合。●特征数少，有利于解释模型。●如果选择对的特征子集，模型准确率可能

Datawhale·2022-11-21 21:53

深度学习常见概念整理（二）

深度学习常见概念整理（一）目录19.超参数20.超参数：batchepochiteration21.丢弃（Dropout）22.批量归一化（BatchNormalization）23.卷积神经网络的特点24.过拟合梯度弥散局部极值

叶青古·2022-11-21 20:16

ResNet34基础知识及实现Cifar-10分类（pytorch）

网络退化问题，并不是过拟合，而是在增加更多的层后导致的训练误差。如relu函数，低维度的特征通过relu后，会有一部分被毁掉，因为维度越低分布到relu激活带的可能性就越小。

编程欧阳娜娜·2022-11-21 19:49

机器学习——过拟合问题

07.过拟合问题过拟合问题龙格现象，预测出的函数值过于复杂，以此去匹配每一个函数值和函数对象，导致过拟合没有达到很好的预测效果，无法泛化到新的样本中回归方程中在训练集中过拟合的话，在测试集中的准确率往往不会高

荒野的雄狮·2022-11-21 19:17

机器学习——分类问题

决策边界根据分类函数定义出函数边界，类似于中学的线性规划用训练集的自变量范围去确定决策边界在深度学习中作为拟合程度估计，有时决策边界过于复杂会导致过拟合代价函

荒野的雄狮·2022-11-21 18:39

深度学习：深度学习中的正则化

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一、今日所学二、今日重点前言正则化（Regularization）作为抑制过拟合的手段，是机器学习和深度学习之中必不可少的环节

qq_44703968·2022-11-21 18:40

基于深度卷积神经网络的图像分类

基于深度卷积神经网络的图像分类摘要1引言2数据集3架构3.1ReLU非线性3.2多GPU训练3.3LRN3.4重叠池化3.5整体架构4减少过拟合4.1数据增强4.2失活(Dropout)5学习细节6结果

stdcoutzrh·2022-11-21 18:58

机器学习——决策树2

离散化方法（二分法）3、例子三、代码实现1、预剪枝（1）预剪枝代码实现（2）预剪枝测试结果2、后剪枝（1）后剪枝代码（2）后剪枝测试结果3、连续值处理一、剪枝处理1、剪枝原因剪枝是决策树学习算法解决“过拟合

m0_54376774·2022-11-21 18:23

决策树的进阶--剪枝处理

“剪枝”是决策树学习算法对付”过拟合“的主要手段。为什么会出现过拟合？

cpp_1211·2022-11-21 16:08

机器学习笔记

机器学习文章目录机器学习00绪论00.1基本术语00.2假设空间00.3归纳偏好00.4学习方法00.4.1模型00.4.2策略01模型的评估与选择01.1经验误差与过拟合01.1.1过拟合和模型选择01.2

maluyao17·2022-11-21 16:30

决策树的剪枝策略

决策树剪枝的目的去除训练树的过拟合问题，以维持树合理的深度及广度。按照剪枝的时段分可分为预剪枝及后剪枝。预剪枝是在树的生长时提前停止树的生长，后剪枝是在决策树生长完成后根据分枝节点的误差进行剪枝。

pease2014·2022-11-21 16:27

机器学习实战——训练模型

哈喽喔德·2022-11-21 16:21

机器学习——决策树和随机森林

目录熵信息熵条件熵相对熵（KL散度）交叉熵决策树ID3信息增益C4.5信息增益率CART树基尼指数剪枝——过拟合处理随机森林Bagging策略随机森林样本不均衡的常用处理方法决策树（decisiontree

yfqh9588·2022-11-21 15:31

机器学习实践（三）——决策树剪枝处理

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。那么，这就会造成模型在训练集上的拟合效果很好，但是泛化能力很差，对新样本的适应能力不足。

m0_63169186·2022-11-21 15:51

跟李沐学AI--Dropout

上一篇学习了怎么利用权重衰退来改善过拟合问题，这一篇讨论用Dropout（暂退法）改善过拟合。线性模型在求解时，没有考虑特征之间的交互作用。

susu_susi·2022-11-21 14:19

机器学习笔记16——决策树剪枝算法原理及python实现案例

这样产生的树往往对训练数据的分类很准确，但对未知的测试数据的分类却没有那么准确，即容易出现过拟合现象。解决这个问题

珞沫·2022-11-21 12:57

Pytorch-4.1 Fine tuning 模型微调

为什么要微调对于数据集本身很小（几千张图片）的情况，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的，因为越大的模型对数据量的要求越大，过拟合无法避免

pengege666·2022-11-21 12:25

【机器学习】决策树的剪枝处理

文章目录简介预剪枝后剪枝参考简介剪枝是决策树学习算法应对过拟合的主要手段。学习过程中的节点划分过程有时会造成决策树分支过多，以至于把训练集自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质导致过拟合。

T1en·2022-11-21 12:41

MXNET深度学习框架-27-微调（Fine-tuning）-迁移学习

众所周知，深度学习最重要的一个特性就是所需数据量大，一旦数据量比较小，而采用深度学习去训练的话，最终的结果只有一个：过拟合！但自己的数据集能达到上万的量吗？估计很少吧，就算有，也可能是斥巨资收集的吧。

风极_陨·2022-11-21 12:06

机器学习面试知识点总结

文章目录计算学习理论过拟合与欠拟合过拟合欠拟合偏差与方差最大似然估计与贝叶斯估计极大似然估计贝叶斯决策论贝叶斯估计特征工程与特征选择特征工程逐层归一化特征选择模型融合融合策略评估方法与评价指标评估方法评价指标优化算法正则化深度模型中的优化采样聚类与降维聚类降维

siyan985·2022-11-21 11:25

机器学习知识点

近邻青少年市场细分决策树ID3、C4.5、CARTLR为什么用最大似然函数作为损失函数为什么用sigmod应用场景SVM常见核函数决策树朴素贝叶斯垃圾短信过滤评价指标样本分布不均，如何训练训练集和测试集的划分分类指标过拟合

BluePROT·2022-11-21 11:53

机器学习——决策树剪枝

postpruning）3.1概述3.2后剪枝优缺点3.3代码实现代码部分参考决策树python源码实现（含预剪枝和后剪枝）_王路ylu的博客-CSDN博客_构建决策树代码一、决策树剪枝策略1.1剪枝目的决策树过拟合

装进了牛奶箱中·2022-11-21 11:18

【数分】3. 机器学习知识点

文章目录1.常用概念1.1数据集划分1.2参数与超参数1.3过拟合与欠拟合—偏差、方差和误差2.常见模型及分类2.1模型分类2.1.1监督学习与非监督学习模型2.1.2参数与非参数模型2.1.1生成与判别模型

Jon Shen·2022-11-21 11:45

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