过拟合第58页

过拟合问题（以及如何正则化）

目录一、过拟合定义二、调试和诊断（正则化线性回归）1、方法一是减少选取变量的数量2、方法二是正则化3、方法二的具体做法三、正则化逻辑回归1、正则化的代价函数2、正则化逻辑回归函数的梯度下降算法3、正则化逻辑回归函数的高级优化算法一

Chauper·2022-11-20 02:01

集成学习

通常来讲，对规模较大的集成来说，要学习的权重比较多，较容易导致过拟合，在个体学习器性

白亿星星·2022-11-20 02:59

pytorch[5]

中传递参数因为有时候用户使用函数传入并不知道要输入几个数，所以用这种形式直接的数传入*args代等号的传入**kwargs这样就消除了个数的影响在深度学习训练时次数不能过多次数过多虽然训练集loss低但是容易过拟合导致测试集

尤齐·2022-11-20 01:11

深度学习-图像数据增强

个人微信公众号：AI研习图书馆ID：（Art-Intelligence）欢迎关注，交流学习，共同进步~1.引言在深度学习中，为了丰富图像数据的训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对图像数据进行数据增强

AI研习图书馆·2022-11-20 01:33

深度学习第三周，天气识别

测试集accuracy到达91%拔高：如何解决过拟合问题？

Salvare999·2022-11-20 01:32

模型评估与选择机器学习第二章

机器学习第二章机器学习之模型评估与选择文章目录机器学习前言一、经验误差与过拟合二、评估方法1.留出法2.交叉验证法3.自助法（bootstrapping）4.调参和最终模型三、性能度量1、错误率与精度2

不是庸人的俗人（摆烂版）·2022-11-20 00:11

Python吴恩达深度学习作业7 -- 深度神经网络的正则化

正则化深度学习模型具有很高的灵活性和能力，如果训练数据集不够大，将会造成一个严重的问题–过拟合。尽管它在训练集上效果很好，但是学到的网络不能应用到测试集中！你将学习：在深度学习模型中使用正则化。

Puzzle harvester·2022-11-19 22:51

集成学习方法简介：bagging、boosting、stacking

一般来说，集成学习可以分为三类：bagging：减少方差，即防止过拟合boosting：减少偏差，即提高训练样本正确率stacking：提升预测结果，即提高验证精度弱分类器(weaklearner)是指

玉米米的后花园·2022-11-19 22:20

学习笔记 | 机器学习-周志华 | 5

第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合"错误率"(errorrate)，即如果在m个样本中有α个样本分类错误，则错误率E=α/m;1一α/m称为**“精度”(accuracy)**，即"精度=1-错误率

SuckerForPain·2022-11-19 22:24

周志华《机器学习》(西瓜书) —— 学习笔记：第2章模型评估与选择

文章目录2.1经验误差和过拟合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性能度量2.3.1错误率与精度2.3.2查准率、查全率与F12.3.3ROC

月边云·2022-11-19 22:48

机器学习_周志华_西瓜书_学习笔记_第二章--模型的评估与选择

2模型的评估与选择2.1误差与过拟合我们将学习器对样本的实际预测结果与样本的真实值之间的差异成为：误差（error）。

Tenora鸢栀·2022-11-19 21:29

初识机器学习

文章目录引言假设空间归纳偏好检验误差与过拟合评估方法留出法交叉验证法自助法性能度量错误率与精度准确率、召回率ROC与AUC偏差与方差引言首先什么是机器学习？

浩然然然·2022-11-19 21:26

2、周志华西瓜书笔记：模型评估与选择

2.1经验误差与过拟合错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。精度：1-错误率=精度误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差。

Zzzybfly·2022-11-19 21:53

PR曲线以及ROC曲线的绘制

机器学习基本参数的学习以及PR曲线以及ROC曲线的绘制基本参数**过拟合：**学习器把训练样本训练的太好了，把训练样本自身一些特点当成所有潜在样本都具有的一些性质。

摆脱咸鱼·2022-11-19 21:46

卷积神经网络数学建模,常见卷积神经网络模型

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·2022-11-19 20:59

卷积神经网络

虽然全连接网络一般被认为是分类预测的最佳网络，但待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。

积雨辋川·2022-11-19 20:57

【Pytorch】nn.Dropout的用法

1.nn.Dropout用法一一句话总结：Dropout的是为了防止过拟合而设置详解部分：1.Dropout是为了防止过拟合而设置的2.Dropout顾名思义有丢掉的意思3.nn.Dropout(p=0.3

马里亚纳Mariana·2022-11-19 18:29

pytorch学习笔记：Dropout层之torch.nn.Dropout

在训练神经网络时，为了解决过拟合问题而随机丢弃一部分元素的方法。这已被证明是一种用于正则化和防止神经元共同适应的有效技术。

coder1479·2022-11-19 18:13

20220323 CNN RNN

【算法岗面试知识点】CNN、梯度下降、损失函数、过拟合_起昵称要随意的博客-CSDN博客_cnn梯度下降卷积神经网络_（1）卷积层和池化层学习-outthinker-博客园卷积神经网络

AI-sqG·2022-11-19 16:47

各种卷积神经网络架构

使用随机丢弃技术（dropout）选择性地忽略训练中的单个神经元，避免模型的过拟合（也使用数据增强防止过拟合）添加了归一化LRN（LocalResponseNormalization，局部响应归一化）层

tanfuz·2022-11-19 16:37

hw-2 李宏毅2022年作业2 phoneme识别单strong-hmm详细解释。

而且会出现训练集没办法过拟合的情况也就是训练集准确度没办法到百分之百数据太多了。向实验室申请了一台服务器来跑这个作业，最后在kaggle上pub达到了strongpri没有哭了试了好久都不太

亮子李·2022-11-19 15:28

《深入浅出Python机器学习》——随机森林

决策树很容易实现过拟合，随机森林（一种集合算法）可解决这个问题jupyter实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportListedColormap

反正没几根头发·2022-11-19 15:15

机器学习西瓜书学习笔记

目录1绪论1.1基本术语1.2假设空间2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性能度量2.3.1回归任务常用的性能度量

略略略06·2022-11-19 15:02

卷积神经网络典型应用———AlexNet

AlexNetbylyx一AlexNet简介二AlexNet结构关键：采用dropout的正则化方法来减少全连接层过拟合三Alex结构详尽分析COV1!!!

做个人吧~·2022-11-19 15:40

Alexnet详解以及tesnsorflow实现alexnet；什么是alexnet alexnet能做什么；alexnet教程

（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。dropo

别出BUG求求了·2022-11-19 15:08

非线性系统的理论和方法,神经网络的非线性

一、隐层数一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。

普通网友·2022-11-19 14:15

决策树剪枝python实现_决策树剪枝问题&python代码

决策树在生长过程中有可能长得过于茂盛，对训练集学习的很好，但对新的数据集的预测效果不好，即过拟合，此时生成的模型泛化能力较差。因此，我们需要对决策树进行剪枝，使得生成的模型具有较强的泛化能力。

刘马也·2022-11-19 13:16

目标检测：YOLOV2

有了BN便可以去掉用dropout来避免模型过拟合的操作。提升mAP约2％。2)采用更高分辨

wanchengkai·2022-11-19 13:09

Detecting Deepfakes with Self-Blended Images翻译

SBI背后的关键思想是，更通用且难以识别的假样本鼓励分类器学习泛化且健壮的表征，而不会过拟合于特定操作的伪迹。我们遵循标准交叉数据集和交叉操作协议，将我们的方法与在FF++、CDF、DF

jjw_zyfx·2022-11-19 12:25

pytorch深度学习入门—tensor张量的裁剪

Tensor的裁剪可以防止过拟合的出现，也可以有效处理梯度爆炸与梯度消失torch中可以利用clamp进行梯度裁剪A.clamp（a,b）表示将A中的元素裁剪到只剩在a—b范围内，原来小于a的元素将赋值为

坤Hi·2022-11-19 12:38

【educoder 机器学习】模型评估与选择

第1关：为什么要有训练集与测试集1.D2.A第2关：欠拟合与过拟合1.D2.A第3关：偏差与方差1.B第4关：评估方法1.D2.BCD第5关：

小张dand·2022-11-19 12:38

机器学习模型的评估与选择-欠拟合与过拟合

欠拟合与过拟合1.欠拟合欠拟合：未能学好训练样本的普遍规律，训练误差较大。主要原因是：模型过于简单，没有较好的数据拟合能力，泛化能力较弱。

蓝色的星火·2022-11-19 11:32

机器学习的误差包含偏差和方差

目录1Bias（偏差）、Error（误差）、Variance（方差）2[判断模型是过拟合还是欠拟合--学习曲线](https://www.cnblogs.com/nolonely/p/7382287.html

佐佑思维·2022-11-19 11:59

mnist手写数字识别+dropout+weight_decay提升test精度到0.99

Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors》论文中首次提出Dropout，并在随后的比赛中用到了Dropout算法，用于防止过拟合

黑夜里游荡·2022-11-19 09:54

ResNet、ResNeXt详解以及代码实现

退化问题说的是在训练集和验证集的精度都变差，不是在表达过拟合，而是堆叠过深后模型效果会变差。从理论角度来说，浅层模型达

0基础快速入门整数的读写·2022-11-19 08:51

LightGBM原理介绍

简介是GBDT模型的一个进化版本，其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（备注：容易出现过拟合的风险，需要限制树的最大深度来防止过拟合）。

一个打码的小年轻·2022-11-19 08:20

python深度学习笔记2--机器学习基础

没有目标的情况下寻找输入数据的有趣变换常见无监督学习方法降维和聚类自监督学习没有人工标注的标签强化学习二、评估机器学习模型机器学习的目的：得到可以泛化（generalize）的模型，即在前所未见的数据上表现很好的模型难题：过拟合

小杜今天学AI了吗·2022-11-19 08:16

《动手学深度学习》-学习笔记task3

动手学深度学习-学习笔记task30.学习任务1.过拟合、欠拟合及其解决方案1.1权重衰减1.2丢弃法2.梯度消失和梯度爆炸2.1随机初始化模型参数2.1.1PyTorch的默认随机初始化2.1.2Xavier

紫砂痕·2022-11-19 08:42

深度学习-吴恩达-笔记-5-深度学习的实践层面

目录训练、验证、测试集偏差、方差机器学习基础正则化为什么正则化有利于预防过拟合dropout正则化理解dropout其它正则化方法归一化输入梯度消失/梯度爆炸神经网络的权重初始化梯度的数值逼近梯度检验梯度检验应用的注意事项

Leon.ENV·2022-11-19 08:07

深度学习常见术语及作用--个人笔记

1.池化层：提取重要信息，去掉不重要信息，减少参数，减少计算开销，防止过拟合。2.全连接层（FC）：在整个卷积神经网络起“分类器”的作用。

Candy 晔·2022-11-19 08:29

第二章模型评估与选择（上）

2.1经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例为”错误率”，精度=1-错误率。

高自期许·2022-11-19 08:32

神经网络正则化

参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_46006304/article/details/1074450601.正则化概念正则化是一种防过拟合的有效手段。

qq_54867493·2022-11-19 07:56

深度学习的常见模型CNN

一方面减少了的权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了过拟合的风险。CNN是神经网络中的一种，它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。

bluesliuf·2022-11-19 07:39

基于Titanic数据集的数据分析处理及乘客生还率预测全流程教程

数据集的数据分析处理及乘客生还率预测全流程教程0.项目介绍1.使用数据集2.数据的基本统计分析3.数据的属性探查4.数据预处理5.数据的相关性分析6.特征工程7.数据模型构建8.交叉检验9.特征选择10.模型过拟合分析

AI算法蒋同学·2022-11-19 07:21

池化技术总结

防止过拟合。此外，最大池化作用：保留主要特征，突出前景，提取特征的纹理信息。平均池化作用：保留背景信息，突出背景。这两者具体后面会介绍，这里只介绍它们的作用。池化

中科哥哥·2022-11-19 07:11

模型选择、欠拟合和过拟合

1、引入包importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l2、设置阶数、训练测试集的大小、初始化w#多项式的最大阶数确定w向量的维度（1，20）max_degree=20#训练和测试数据集大小n_train,n_test=100,100#分配大量的空间np.zeros是创建为0的向量true_w

小白学AI·2022-11-19 06:36

Cascade R-CNN详解

造成这种情况的两个主要原因是：1)训练过程中由于正样本呈指数级消失的造成的过拟合，2)检测器最优的iou与输入假设的iou之间的推理时间不匹配。

樱花的浪漫·2022-11-19 06:55

李宏毅机器学习组队学习打卡活动day02---回归

文章目录写在前面回归定义模型步骤**线性模型——一元线性模型：****线性模型——多元线性模型：****模型评估--损失函数**最佳模型-梯度下降过拟合问题步骤优化代码写在前面报了一个组队学习的活动，今天的任务是机器学习中的回归

CharlesLC的博客·2022-11-19 04:16

《动手学深度学习》Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案+梯度消失、梯度爆炸+循环神经网络进阶

文章目录1过拟合、欠拟合及其解决方案1.1模型选择、过拟合和欠拟合1.2过拟合和欠拟合1.3权重衰减1.4丢弃法2梯度消失、梯度爆炸2.1梯度消失和梯度爆炸2.2考虑环境因素3循环神经网络进阶3.1GRU3.2LSTM3.3

Colynn Johnson·2022-11-19 04:13

李宏毅机器学习day2

一：理解偏差和方差学习误差为什么是偏差和方差而产生的，并且推导数学公式过拟合，欠拟合经典打靶的例子。靶心就是真实模型。我们首先根据数据，选择所对应的模型。如线形模型或回归模型。

qq_34116299·2022-11-19 04:59

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