Overfitting 第4页

【11月组队学习】误差与梯度下降

方差太大，会导致overfitting。模型的复杂度越高，其variance也越高，更容易受输入数据的影响。改进1增加更多的数据2正则化总结梯度下降原理泰勒展开Loss

一颗_南北·2022-11-22 08:30

神经网络卷积神经网络,卷积神经网络训练太慢

百度/谷歌搜索过拟合overfitting个人会优先尝试减小网络规模，比如层数、卷积滤波器个数、全连接层的单元数这些。

普通网友·2022-11-22 04:11

deep learning 让鱼和熊掌兼得

[2022]李宏毅深度学习与机器学习鱼和熊掌兼得做笔记的目的为什么有验证集但是仍然overfitting为什么时Deep做笔记的目的1、监督自己把50多个小时的视频看下去，所以每看一部分内容做一下笔记，

走走走，快去看看世界·2022-11-22 00:27

机器学习学习笔记-多项式中的过拟合，泛化能力等

引用于机器学习中模型泛化能力和过拟合现象(overfitting)的矛盾、以及其主要缓解方法正则化技术原理初探-郑瀚Andrew.Hann-博客园(cnblogs.com)说在前面的一点东西经验风险最小化最优模型结构风险最小化

Jc随便学学·2022-11-20 17:09

李宏毅深度学习笔记-P3&P4-回归

supervisedlearning）的任务之一：回归-regression，本篇主要介绍了如何通过梯度下降法（gradientdescent）得到目标函数，并使用正则化（regularization）的方法解决训练数据过拟合（overfitting

yzz19920820·2022-11-20 05:18

深度学习-图像数据增强

2.数据增强在深度学习中，为了避免出现过拟合（Overfitting），通常我们需要输入充足的数据量。若数据量比较小，可以对原有的图像

AI研习图书馆·2022-11-20 01:33

机器学习03——线性回归过拟合正则化 L1L2正则岭回归 Lasso回归弹性网络

•过拟合（overfitting）：过于复杂的模型与训练数据拟合得太好，但和测试数据拟合得不好。

逗创创·2022-11-16 10:47

机器学习西瓜书第二章模型评估与选择读书笔记

训练集上的误差训练误差trainingerror经验误差empiricalerror新样本上的误差泛化误差generalizationerror所期待的在新样本上表现很好的学习器泛化误差尽量小拟合过拟合overfitting

猾枭·2022-11-16 07:20

Keras学习教程五

原文地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/4.4-overfitting-and-underfitting.ipynbOverfittingandunderfitting

AI小白一枚·2022-11-11 08:17

论文阅读:Explaining and Harnessing Adversarial Examples(解释分析对抗样本)

论文摘要AdversarialExample的延伸，表明不仅仅只有NeuralNetwork有这种现象，在此文章之前对该问题的解释集中在nonlinearity和overfitting上。

SYSU_BOND·2022-11-05 14:00

机器学习实战教程（二）：决策树基础篇（构建决策树1决策树的构建2信息增益3任务需求4ID3信息增益条件熵计算信息增益5.递归构建决策树递归构建决策树代码6C4.5信息增益率7CATRGini系）

文章目录构建决策树1.决策树的构建2.信息增益3.任务需求4.ID3信息增益条件熵计算信息增益5.递归构建决策树递归构建决策树代码6C4.5：信息增益率7CATR：Gini系数8过拟合与剪枝过拟合Overfitting9

五角钱的程序员·2022-11-04 16:23

Pytorch学习笔记4

Pytorch学习笔记4过拟合与欠拟合交叉验证减少overfitting把训练集划分为K份，每次取1/k作为验证集减轻overfitting正则化方法：在损失函数中加入一范数，使得参数尽量小，减少模型复杂度

深度学不学习·2022-11-04 11:09

神经网络的正则化

文章目录参数惩罚L2正则化L1正则化Dropout附录神经网络在训练集中的损失值很低，但在测试集中的损失却很大，这就是过拟合（overfitting）现象。

电器爆破专家·2022-11-01 11:18

DAY2-《动手学深度学习》(PyTorch版)

Task03：过拟合和欠拟合一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting

小璇爱学习·2022-10-27 17:30

机器学习专业名词解释

underfitting）又称高偏差（highbias）:（如图1直线拟合）没有很好的拟合训练数据，就好象算法有很强的偏见或者说非常大的偏差，认为房子价格与面积线性相关，与数据不符，最终导致拟合数据效果很差过拟合（overfitting

weixin_44229976·2022-10-27 17:57

训练模型的技巧方法

深度学习的秘诀(Recipe)在深度学习上其实并没有很容易overfitting因此，深度学习学习好网络后，我们应该先检查TrainingData上的正确率，因为模型并不一定能够训练起来。

Caaaaaan·2022-10-26 19:44

机器学习基础：六种方法帮你解决模型过拟合问题

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。喜欢本文记得收藏、点赞、关注。

Love Python数据挖掘·2022-10-26 09:32

深度学习中的 overfitting问题的几种解决方法

下面，我们就来解决overfitting（过拟合）的问题1.Regularization（正则化）我们先回顾一下逻辑回归中介绍的L2regularization，其表达式为：还有一种L1regularization

一只小申·2022-10-11 07:19

overfitting问题，P类问题，NP类问题，NPC类问题，NP难问题

作者：菜鸟亦亦作者介绍：人如其名，是个菜鸟，各种新手，ML新手，python新手……如有错误敬请指正，不喜勿喷❤️大家一起学习，一起进步❤️最近浅浅入门了一下machinelearning，先谈一谈我对ML的理解。机器呢，我们要把他当做小朋友一样，把东西教给他，那机器学习，就是给计算机一些数据，称为训练数据，然后机器从这些训练数据积累经验，得出结论，也就是找到一个合适的方法（函数），来举一反三。而

菜鸟亦亦·2022-10-11 07:00

机器学习/深度学习模型的8个测试属性

文章目录前言一.正确性（Correctness）二.过拟合度（Overfitting）三.鲁棒性（Robustness）四.安全性（Security）五.隐私性（Privacy）六.效率性（Efficiency

Allenpandas·2022-10-10 20:29

五、神经网络过拟合处理方法（一）

过拟合（Overfitting）：模型过于复杂（所包含的参数过多），以致于模型对训练集的拟合很好，但对未知数据预测很差的现象（泛化能力差）。

星辰同学wwq·2022-10-08 11:22

神经网络中的过拟合

神经网络中的过拟合定义问题定义过拟合（overfitting）:是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。

易冷cheng·2022-10-08 11:47

深度学习中的Data Augmentation和代码实现

深度学习中的DataAugmentation和代码实现本篇博客全部都参考自这里1原理深度学习中，为了避免出现过拟合（Overfitting），通常我们需要输入充足的数据量．为了得到更加充足的数据，我们通常需要对原有的图像数据进行几何变换

时光杂货店·2022-10-06 07:41

如果你的神经网络方差很高，下列哪个尝试是可能解决问题的？-- 019

小麦粒·2022-10-05 11:53

8月13日TensorFlow学习笔记——卷积神经网络、CIFAR100、ResNet

文章目录前言一、减少Overfitting1、Moredata2、Constrainmodelcomplexity3、Regularization4、动量5、学习率衰减6、Dropout二、卷积神经网络

Ashen_0nee·2022-09-21 15:56

self-attention机制

这种情况下的kernel参数量非常多，容易overfitting。self-attention就是一种可以考虑全局信息的机制。

npupengsir·2022-09-13 18:32

机器学习（七）过拟合问题与正则化

文章目录Log一、过拟合问题（overfitting）①线性回归中的过拟合问题②逻辑回归中的过拟合问题③如何解决过拟合问题二、代价函数（正则化的应用）①正则化的思想②正则化的实现三、线性回归的正则化（Regularizedlinearregression

竹清兰香·2022-09-13 07:03

过拟合、欠拟合与正则化

https://www.toutiao.com/a6666213114146456072/在机器学习模型的训练过程中，经常会发生过拟合（overfitting）、欠拟合（underfitting）的现象

喜欢打酱油的老鸟·2022-09-13 07:30

李宏毅《机器学习》P5误差从哪里来

如果error来自于variance比较大，叫做overfitting如果error来自于bias比较大，叫做underfitting问题:Model不能适应trainingdata,表示underfitting

qq_41395360·2022-08-25 07:55

李宏毅机器学习P5-8学习笔记

要求lowbias，则需要复杂化模型或增加模型的参数，这容易过拟合(overfitting)，过拟合则为highvariance，点很分散。

笑我有病·2022-08-25 07:49

机器学习笔记_李宏毅_P4-Basic Concept_error的来源

和Variance如图总结课程视频error的来源BiasVarianceBia和Variance如图个人理解：Bias就像是是偏离目标；Variance就像是在目标周围发散Variance很大会导致Overfitting

CZYruobing·2022-08-25 07:10

深度学习之过拟合和欠拟合

过拟合(Overfitting)是指由于模型学习了太多噪声造成损失没有达到应有的水平。欠拟合(Underfitting)是指由于模型没有学习到足够的信号导致损失没有达到应有的水平。

appron·2022-08-24 11:24

deeplearning笔记4：卷积神经网络

卷积神经网络为什么要用卷积神经网络-卷积神经网络的作用防止modeloverfitting在计算机视觉中，inputvector往往维度很高，将其直接应用于neuralnetwork很有可能会造成overfitting

Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2022-07-13 07:35

关于Scikit-learn机器学习的笔记——第六篇

视频教程：【莫烦Python】Scikit-learn(sklearn)优雅地学会机器学习Overfitting过拟合现象黑线已经区分的很好了，但绿线就出现了过拟合的现象程序示例：fromsklearn.model_selectionimportlearning_curvefromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.svmimportSVCim

Sol-itude·2022-06-30 07:19

机器学习-白板推导系列(五)-降维（Dimensionality Reduction）

5.降维5.1简介过拟合在机器学习中，我们最关心的是泛化误差，在降低泛化误差的过程中，我们需要克服的最大困难便是过拟合（overfitting）。

Paul-Huang·2022-06-12 07:05

机器学习实战之使用 scikit-learn 库实现 svm

有关svm的理论知识，在博客支持向量机（SVM）入门理解与推导中已有详细介绍，svm的特性：训练好的模型的算法复杂度由支持向量的个数决定，而不是由数据的维度决定，所以svm算法不太容易产生overfitting

IvyYin·2022-06-04 07:29

dropout层_【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减

的概念和代码实现、L1-norm/L2-norm的概念、L1/L2正则化的概念和代码实现～要是文章看完还不明白，欢迎交流、分享、拍砖：）详细内容如下：1.正则化Regularization1.1过拟合Overfitting1.2

weixin_39749243·2022-05-20 18:22

dropout层的作用_【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减

的概念和代码实现、L1-norm/L2-norm的概念、L1/L2正则化的概念和代码实现～要是文章看完还不明白，欢迎交流、分享、拍砖：)详细内容如下：1.正则化Regularization1.1过拟合Overfitting1.2

weixin_39637919·2022-05-20 18:22

【机器学习】正则化项L1范数与L2范数的关系

描述的是模型的复杂度，它的作用在于模型越复杂，正则化项越大，将它加在损失函数（lossfunction）后面作为罚项（penalty），这样在最小化损失函数的过程中就可以照顾到模型复杂度的问题，防止过拟合（overfitting

话遂风·2022-05-20 18:51

【深度学习理论】正则化方法：L1、L2、数据扩增、Dropout

正则化在训练数据不够多时，或者过度训练时，常常会导致overfitting（过拟合）。

TwT520Ly·2022-05-20 18:09

机器学习之欠拟合与过拟合（一）

机器学习之欠拟合与过拟合（一）1.欠拟合(underfitting)与过拟合(overfitting)在机器学习中，我们的主要思想是通过对数据集的学习来生成我们的假设模型。

weixin_42364196·2022-05-18 07:14

[机器学习笔记] 机器学习中的“过拟合（Overfitting）”和“欠拟合（Underfitting）”

机器学习中的“过拟合（Overfitting）”和“欠拟合（Underfitting）”在机器学习领域中，当讨论一个机器学习模型学习和泛化的好坏时，通常使用术语是：过拟合（Overfitting）和欠拟合

梅森上校·2022-05-18 07:35

Kaggle从零入门学习笔记-4.Underfitting&overfitting(过拟合和欠拟合)

一个决策树可以有很多枝叶，当枝叶非常多，枝叶下面的house就会变少，预测基于的house少，那么它就只适用于样本内数据，对于新数据来说没有太多适配性，这就叫做overfitting；然而，当一个决策树分的枝叶很少

Hello world\t·2022-05-18 07:04

机器学习 (六) 过拟合与欠拟合 (Overfitting & Underfitting)

偏差(Bias)与方差(Variance)如上图，偏差(Bias)代表欠拟合(Underfitting)，即训练集与验证集的误差都很大；**方差(Variance)**代表过拟合(Overfitting

FelixRobotics·2022-05-18 07:29

机器学习 -- 多项式回归（Ⅲ 过拟合(overfitting) 和欠拟合(underfitting)）

一.定义我们实际希望的，是在新样本上能表现得很好的学习器。为了达到这个目的，应该从训练样本中尽可能学出适用于所有潜在样本的“普遍规律”，这样才能在遇到新样本时做出正确的判别.然而，当学习器把训练样本学得“太好”了的时候，很可能巳经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降这种现象在机器学习中称为“过拟合”。与"过拟合"相对的是“欠拟合”，这是指对训练样本

m0_38056893·2022-05-18 07:24

机器学习：过拟合与欠拟合问题

本文首发于AI柠檬博客，原文链接：机器学习：过拟合与欠拟合问题|AI柠檬过拟合（overfitting）与欠拟合（underfitting）是统计学中的一组现象。

AI柠檬·2022-05-18 07:20

机器学习基础-过拟合&欠拟合

对于一个模型，我们有许多指标对其泛化能力进行评测，其中有两个指标是亘古不变的，那就是欠拟合UNDERFITTING和过拟合OVERFITTING。

AI干货中心·2022-05-18 07:20

机器学习-过拟合与欠拟合（overfitting and underfitting）

通过一个例子来引入过拟合与欠拟合的概念(Stanford)WhowillRepaytheirLoans?-AleaderhiresyoutoinvestigatewhowillrepaytheirloansYouaregivencompletefileson100applicants5defaultedwithin3years-ASurprisingFinding?All5peoplewhodef

就是氧气c·2022-05-18 07:16

python人工智能tensorflow函数tf.nn.dropout使用方法

tf.nn.dropout函数介绍例子代码keep_prob=0.5keep_prob=1前言神经网络在设置的神经网络足够复杂的情况下，可以无限逼近一段非线性连续函数，但是如果神经网络设置的足够复杂，将会导致过拟合（overfitting

·2022-05-05 12:04

支持向量机——人脸识别

所有svm不太容易产生overfitting。

青春、往昔浮流年〞·2022-04-30 07:05

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