Keras过拟合第11页

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

Keras-TextClassification 文本分类工具包

Keras-TextClassificationhttps://github.com/yongzhuo/Keras-TextClassificationInstall(安装)pipinstallKeras-TextClassificationstep2

致Great·2023-12-31 17:15

调参

因此需要通过裁剪2数据预处理，pca，normalization，whiten3初始化权重Xavier和偏置constant4激活函数sigmoid，tanh，relu5学习率6dropout7正则化避免过拟合

writ·2023-12-31 15:29

【Python特征工程系列】教你利用XGBoost模型分析特征重要性（源码）

数据杂坛·2023-12-31 14:34

神经网络——神经网络入门

本章将进一步介绍神经网络的核心组件，即层、网络、目标函数和优化器；还会简要介绍Keras，它是贯穿本书的Python深度学习库。你还将建立深度学习工作站，安装好TensorFlow和

前丨尘忆·梦·2023-12-31 13:59

Keras 3.0发布：全面拥抱 PyTorch

Keras3.0介绍https://keras.io/keras_3/Keras3.0升级是对Keras的全面重写，引入了一系列令人振奋的新特性，为深度学习领域带来了全新的可能性。

Python数据挖掘·2023-12-31 12:31

pytorch基础语法学习：数据读取机制Dataloader与Dataset

●数据划分：划分成训练集train，用来训练模型；验证集valid，验证模型是否过拟合，挑

深度之眼·2023-12-31 10:55

Screenshot-to-code开源项目mac上实践

github上的开源项目，看介绍可以将设计ui图片转换为HTML和CSS源码地址：GitCode-开发者的代码家园我的mac安装了2.7和3.11，就用3吧直接上代码安装pip3installkerastensorflowpillowh5pyjupyter

牛十二·2023-12-31 09:11

一些深度学习训练过程可视化以及绘图工具

这些曲线有助于监控模型是否正在学习、是否过拟合或欠拟合，以及何时停止训练。权重和梯度直方图：可视化神经网络各层的权重和梯度分布。这有助于了解训练过程中的权重如何变化，以及是否存在梯

筱筱西雨·2023-12-31 06:24

模式识别与机器学习-集成学习

集成学习集成学习思想过拟合与欠拟合判断方法K折交叉验证BootstrapBagging随机森林的特点和工作原理：BoostingAdaBoost工作原理：AdaBoost的特点和优点：AdaBoost的缺点

Kilig*·2023-12-31 06:45

数据维度爆炸怎么办？详解5大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

wuxiaosi808·2023-12-31 02:50

数据维度爆炸？5大常用的特征选择方法详解（上）

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

Sim1480·2023-12-31 02:48

mnist手写数字数据集加载

mnist手写数字数据集加载1、问题在进行手写数字生成时需要使用mnist数据集，第一次加载该数据集需要使用tensorflow.keras.datasets.mnist库进行数据加载load_data

wavehaha·2023-12-31 00:08

暗光增强——Zero-DCE网络推理测试

1.1网络优点无需参考数据：Zero-DCE不需要任何配对或非配对的数据进行训练，这避免了过拟合的风险。轻量级网络：Zero-DCE

佐咖·2023-12-30 23:44

正则化的理解

我们总会在各种地方遇到正则化这个看起来很难理解的名词，其实它并没有那么高冷，是很好理解的首先，从使用正则化解决了一个什么问题的角度来看：正则化是为了防止过拟合，进而增强泛化能力。

听话的耳背少年·2023-12-30 21:35

正则化（regularizaiton）

(Kukackaetal，2017)2.正则化用途正则化是为了防止过拟合，进而增强模型的泛化能力。

执笔仗剑天涯·2023-12-30 21:05

正则化的具体理解

说到正则化，我们先弄明白几个概念：1.欠拟合2.合适拟合3.过拟合从字面意义上说，大家对这3个概念都不陌生，具体说一下过拟合，如果我们有非常多的特征，那么通过学习得到的拟合方程有可能对训练集拟合的非常好

liuruo123·2023-12-30 21:34

带你完全读懂正则化（看这一篇就够了）

什么是过拟合？了解L1,L2正则化知道Droupout正则化的方法了解早停止法、数据增强法的其它正则化方式总结什么是正则化？Regularization，中文翻译过来可以称为正则化，或者是规范化。

唐宋宋宋·2023-12-30 21:33

基于Python、Keras和OpenCV的实时人脸活体检测

你在互联网上找到的大多数人脸识别算法和研究论文都遭受照片攻击。这些方法在检测和识别来自网络摄像头的图像、视频和视频流中的人脸方面非常有效。然而，他们无法区分现实生活中的面孔和照片上的面孔。这种无法识别人脸的现象是由于这些算法在二维帧上工作。现在让我们想象一下我们想要实现一个人脸识别开门器。该系统可以很好地区分已知面孔和未知面孔，以便只有授权人员才能访问。尽管如此，一个心怀不轨的人只要出示授权人的照

AI小白龙*·2023-12-30 21:57

正则化：优化模型的秘密武器

在机器学习中，正则化是一种用于控制模型复杂度以防止过拟合的技术。它通过在损失函数中添加惩罚项，限制模型参数的大小，从而使模型更具泛化能力。2.为什么需要正则化？a.过拟合问题在训练机器学习模

虫小宝·2023-12-30 20:05

机器学习系列11：减少过拟合——L1、L2正则化

如果我们注意到模型在训练集上的表现明显优于模型在测试集上的表现，那么这就是模型过拟合了，也称为highvariance。产生的过拟合的原因是对于给定的训练集数据来说，模型太复杂了。

加百力·2023-12-30 18:04

机器学习 --- 模型评估、选择与验证

第1关：为什么要有训练集与测试集第2关：欠拟合与过拟合第3关：偏差与方差第4关：验证集与交叉验证第5关：衡量回归的性能指标第6关：准确度的陷阱与混淆矩阵importnumpyasnpdefconfusion_matrix

*Crystal·2023-12-30 10:15

【华为OD】人工智能面试题目

什么是过拟合和欠拟合？如何避免它们？解释一下决策树、随机森林和梯度提升机等监督学习算法的基本原理。什么是神经网络？它可以解决哪些问题？解释一下反向传播算法的基本原理。如何处理数据不平衡问题？

道亦无名·2023-12-30 10:13

搭建神经网络进行分类与回归任务

读取网络模型importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersfromtensorflowimportkerasmodel

不做梵高417·2023-12-30 10:37

人工神经网络之关于正则化

本文将重点研究人工神经网络之正则化，并探讨其在提高模型泛化能力和防止过拟合方面的作用。人工神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，通过多层神经元之间的连接和信息传递，实现了复杂的数据处理和学习任务。

Cc.Y·2023-12-30 09:40

机器学习系列12：减少过拟合——降维（特征选择）

对于不支持正则化的模型来说，我们可以通过降低数据的特征维度来减小模型复杂度，从而避免过拟合。有两种降维方法：特征选择（featureselection）：从原始特征集中选择一部分特征子集。

加百力·2023-12-30 07:32

欠拟合、过拟合判断方法

定义过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。

kevin小新·2023-12-30 06:51

Python遥感影像深度学习指南(2)-在 PyTorch 中创建自定义数据集和加载器

问题在于，深度学习框架（如Keras、Fast.ai甚至PyTorch）中的大多数语义分割模型都是为处理RGB图像而设计的，并带有预先训练好的权重。除此之外，这些库中的视觉模块也仅限于RGB文件。

gis收藏家·2023-12-30 06:50

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p2AlexNet网络

《pytorch图像分类》p2AlexNet网络基础及代码一、零碎知识点1.过拟合2.使用dropout后的正向传播3.正则化regularization4.代码中所用的知识点二、总体架构分析1.ReLU

失舵之舟-·2023-12-30 05:33

小秋SLAM入门实战深度学习所有文章汇总

Python字符串处理的七种技巧如何直观的理解机器学习过拟合和欠拟合？如何直观的理解机器学习PR曲线和ROC曲线？

小秋SLAM入门实战·2023-12-30 05:56

生产环境中使用Keras、Redis、Flask 和 Apache 进行深度学习

今天我们演示如何在生产环境中使用Keras、Redis、Flask和Apache进行深度学习项目结构keras-complete-rest-api├──helpers.py├──jemma.png├──

人工智能T哥·2023-12-30 00:03

机器学习--稀疏学习

前置知识：通常学习一次模型的过程如下：我们普遍为了获取更好的模型效果，直接对原始数据学习，会造成过拟合、需要特征提取；而若特征提取完后依旧有很多特征，还是会容易过拟合。这时候就需要特征降维和特征选择。

Good_Luck_Kevin2018·2023-12-29 22:54

【论文简述】Rethinking Cross-Entropy Loss for Stereo Matching Networks（arxiv 2023）

然而，平滑L1损失缺乏对代价体的直接约束，在训练过程中容易出现过拟合。Soft-Argmax是基于网络输

华科附小第一名·2023-12-29 15:58

大数据前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

前馈神经网络概述什么是前馈神经网络前馈神经网络的工作原理应用场景及优缺点二、前馈神经网络的基本结构输入层、隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三、前馈神经网络的训练方法损失函数与优化算法反向传播算法详解避免过拟合的策略四

星川皆无恙·2023-12-29 12:48

深度学习之RNN

但是RNN在最开始出现的时候，并没有很好的记忆能力，在keras中存在三种RNN，SimpleR

歌者文明·2023-12-29 05:53

学习率调整策略

学习率是指在训练模型时更新模型权重的速度（即参数到达最优值过程的速度快慢），学习率越高，模型更新的速度越快，如果太高，模型可能在训练数据上过拟合，就是在训练数据上表现很好，测试数据上表现不佳；学习率越低

Kelly_Ai_Bai·2023-12-29 01:01

Keras多分类鸢尾花DEMO

完整的一个小demo：pandas==1.2.4numpy==1.19.2python==3.9.2importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandasimportDataFramefromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.model_selectionimporttrain_te

月疯·2023-12-29 00:37

深度学习 | 常见问题及对策（过拟合、欠拟合、正则化）

1.2、宽度/深度1.3、过拟合Overfitting：模型在训练数据上表现良好，在测试数据上不佳泛化能力：训练后的模型应用到新的、未知

西皮呦·2023-12-28 22:36

(‘You must install pydot (`pip install pydot`) and install graphviz...)

2022.07.16tf.keras.utils.plot_model解决方法测试前言仅用来记录遇到的问题，方便之后出现类似问题后解决。

buptwhq·2023-12-28 21:25

keras中plot_model报Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz问题解决

参考：https://blog.csdn.net/everlasting_188/article/details/110624178

deng_sai·2023-12-28 21:23

人工智能学习笔记-Keras介绍及简单应用

Keras介绍及安装1什么是Keras2一些基本概念21符号计算21张量3安装使用演示1一个简单神经网络2模型可视化参考阅读1Keras介绍及安装1.1什么是KerasKeras是一个基于Python的高层神经网络库

Tauren2614·2023-12-28 21:52

【已解决】TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘min_impurity_split‘

ZERWW·2023-12-28 21:14

机器学习系列--R语言随机森林进行生存分析（1）

RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。

天桥下的卖艺者·2023-12-28 16:59

常用线性回归算法类库简介

常用线性回归算法类库简介：LinearRegressionLinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归；Ridge由于LinearRegression没有考虑过拟合的问题，有可能导致泛化能力较差

小T数据站·2023-12-28 11:28

详解Keras3.0 Layer API: LSTM layer

LSTMlayer用于实现长短时记忆网络，它的主要作用是对序列数据进行建模和预测。遗忘门（ForgetGate）：根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态，计算遗忘门的值。遗忘门的作用是控制哪些信息应该被遗忘，哪些信息应该保留。输入门（InputGate）：根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态，计算输入门的值。输入门的作用是控制新的信息应该被添加到隐藏状态中，还是应该替换掉旧的信息。候选记忆单元（Ca

缘起性空、·2023-12-28 03:29

PYTHON基础：决策树与随机森林算法

但容易出现过拟合。随机森林的优劣势：最广泛的使用算法之一，不需要对数据进行预处理，不需要对参数调节，可以并行处理。集成了决策树所有的优点并且弥补了决

翼达口香糖·2023-12-27 22:55

8.1 有监督学习算法

有监督学习算法0.机器学习理论基础根据酒精浓度、颜色深度判断红酒类别常用机器学习算法体系有监督学习无监督学习半监督学习强化学习输入/输出空间、特征空间过拟合与欠拟合1.KNN/K近邻算法1.1算法原理1.2

adamlay·2023-12-27 15:44

使用Keras双向LSTM的命名实体识别（NER）

Named-entityrecognition(NER)(alsoknownasentityidentification,entitychunkingandentityextraction)isasubtaskofinformationextractionthatseekstolocateandclassifynamedentitiesmentionedinunstructuredtextinto

weixin_26752765·2023-12-27 14:56

RNN_循环神经网络_总结学习（持续更新）

工作流程4、具体操作的栗子——NLP（0）、问题介绍（0）、导入包（1）、创建句子集合（数据集）（2）预处理（3）、创建神经网络模型并实例化模型（4）、训练（5）、测试5、序列预测——bicton数据集（keras

郭小儒·2023-12-27 11:14

2023年12月16日~12月22日（自适应反馈机制下基于卷积神经网络的高清晰反射波反演算法：CNN-RWI）

FWI能够通过拟合浅层初至波和反射波获得较准确的浅层速度模型，并通过拟合观测到的反射波数据来更新界面。但是，FWI通常无法通

摘星星的屋顶·2023-12-27 09:38

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