1. 简介参考：(1) Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification (2) https://zhuanlan.zhihu.com/p/55015587 (3) https://zhuanlan.zhihu.com/p/42201550设计思想：简而言之就是，结合RNN处理序列数据的优势与CNN提取局部特征的优势。具
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2024-04-15 15:06:00
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TextRCNN 顾名思义，对文本处理包含RNN 和 CNN的元素，其中CNN部分是用到了池化，RNN部分是考虑了上下文的因素 1.模型结构 RNN 部分：拿上图中 x4举例， x4= [cl(w4),along,cr(w4)] , l 是left的缩写， r是right的缩写对于cl(w4)，有cl(w3) 和 stroll
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2024-05-31 10:24:16
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It can be difficult to determine whether your Long Short-Term Memory model is performing well on your sequence prediction problem.很难确定您的LSTM模型在序列预测问题上是否表现良好。You may be getting a good model skill score
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2024-05-20 12:59:45
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如何解决训练网络过拟合的问题？前言一、数据1.直接采集更多的数据。2.数据增强3.数据生成二、降低模型复杂度1.削减参数2.网络修改三、正则化方法1.损失函数正则化2.Dropout3.增加BN层（主要用于加快模型收敛）四、训练五、集成方法补充：降低“欠拟合”风险的方法 前言如何解决网络过拟合的问题？ 判断一个训练模型过拟合，主要依据来自于，该模型在训练集上的表现很好。但是在测试集合和新数据上的
文章目录一、什么是权重衰减，为什么权重衰减可以缓解过拟合？二、权重衰减的手动实现与简单实现（1）高维线性回归实验1）代码2）结果（2）调用pytorch模块简洁实现1）代码2）结果三、小结参考
虽然增大训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价高昂。本篇博客将介绍应对过拟合问题的常用方法：权重衰减（weight decay）和丢弃法（dropout）。一、什么是权重衰减，为什么
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2023-09-12 20:00:07
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Daily learning2Q1：过拟合（overfitting），欠拟合（underfitting）？A1:欠拟合：根本原因是特征维度过少，模型过于简单，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大 解决方法：增加特征维度，增加训练数据； 过拟合：根本原因是特征维度过多，模型假设过于复杂，参数
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2024-02-29 13:34:28
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1 为什么会有ResNet？ 自从深度神经网络在ImageNet大放异彩之后，后来问世的深度神经网络就朝着网络层数越来越深的方向发展。直觉上我们不难得出结论：增加网络深度后，网络可以进行更加复杂的特征提取，因此更深的模型可以取得更好的结果。【不同层可以获得不同的视觉特征】 &n
过拟合：模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上表现的较差的情况，过分地考虑了训练数据中的噪声等不必要的数据间的关联导致。欠拟合：模型在训练和预测时表现都不好的情况，成因大多是模型不够复杂、拟合函数的能力不够。 降低过拟合方法：1）使用更多的训练数据。可以通过一定的规则来扩充训练数据。例如，可以使用生成式对抗网络来合成大量的新训练数据。2）降低模型复杂度。降低模型复杂度
一、过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念训练误差和泛化误差在解释上述现象之前，我们需要区分 训练误差（training error）和 泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指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。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线
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2023-11-29 19:08:38
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参照台大机器学习教程 （https://mp.weixin.qq.com/s/vus2mp2RhCL0kPamXVKnAg） - 过拟合的概念：过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象！下图给出例子： 我们将上图第三个模型解释为出现了过拟合现象，过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。在训练集上的准确率和在开发集上的准确率画在一个图上如下： 从图中我们
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2024-04-24 10:12:44
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使用Dropout解决过拟合的情况发生修改代码import numpy as np
import torch
from torch import nn,optim
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets,transforms
from torch.utils.data import DataLoade
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2023-08-13 20:24:42
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文章目录1.前言2.过拟合的形象描述3.回归问题的过拟合4.分类问题的过拟合5.如何处理过拟合5.1.增加数据量5.2.正则化5.3.Dropout 1.前言今天我们会来聊聊机器学习中的过拟合 overfitting 现象, 和解决过拟合的方法.2.过拟合的形象描述在细说之前, 我们先用实际生活中的一个例子来比喻一下过拟合现象. 说白了, 就是机器学习模型过于自信. 已经到了自负的阶段了. 那自
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2024-05-15 09:58:56
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下午华为面试，面试官问道在网络训练过程中如何避免过拟合的问题，自己虽然懵懵懂懂知道一些，但是并没有真正的总结记录，特地查阅了过拟合的一些列问题，总结在自己的博客当中。- 什么是过拟合？- 过拟合的解决方法获取和使用更多的数据集 对于解决过拟合的办法就是给与足够多的数据集，让模型在更可能多的数据上进行“观察”和拟合，从而不断修正自己。然而事实上，收集无限多的数据集几乎是不可能的，因此一个常用的办法就
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2024-06-29 22:23:08
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在进行深度学习模型的训练时，尤其是使用 PyTorch 这样的深度学习框架，过拟合是一个非常常见的问题。过拟合的现象会导致模型在训练集上表现优异，但在验证集甚至测试集上表现不佳，简而言之，就是模型学到了训练数据的噪声而不是潜在的规律。本文将详细探讨如何解决 PyTorch 训练模型的过拟合问题。
### 问题背景
在实际业务中，模型的过拟合会直接影响到预测的效果，进而影响决策的准确性。例如，在
一、过拟合欠拟合及其解决方案过拟合和欠拟合是模型训练中经常出现的两类典型问题。在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，但在这里我们将要重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。最后将提出几种解决方案。欠拟合 我们将模型无法得到较低的训练误差这一现象称作欠拟（underfitting）。 让我们观察一下欠拟合现象： 与正常拟合现象相比： 我们可以看到，
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2023-11-01 17:29:08
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概念输入的微小改变产生了输出的较大差异。比如一个识别动物的模型，一开始输入马的特征数据，模型能判断出该输入为马；稍微改动一点之后，比如眼睛稍微大一点，模型马上把输入的动物判别成牛了。模型过拟合在模型参数角度来看，是由两个原因造成的：参数量很多参数很大如果能解决上述两个问题或者其中的一个，过拟合问题预期都能有效缓解。规避方法1. dropout前向传播每一个batch_size时每个神经元都以一定的
本文主要是学习了Dive-into-DL-PyTorch这本书。因此这篇博客的大部分内容来源于此书。框架使用的是pytorch，开发工具是pycharm 参考 动手学深度学习Dive-into-DL-Pytorch 参考链接 https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorchhttps://github.com/zergtant/pytorch-h
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2023-11-03 13:36:44
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1，什么是过拟合(overfitting)
简单的说就是这样一种学习现象：Ein 很小，Eout 却很大。
而Ein 和 Eout 都很大的情况叫做 underfitting。
这是机器学习中两种常见的问题。
上图中，竖直的虚线左侧是"underfitting", 左侧是"overfitting”。 发生overfitting 的主要原因是
过拟合：原因：1. 模型太复杂，训练数据量太少（模型很好的记住了所有的训练样本，输入非训练样本统统都看运气）2. 训练集和测试集样本分布不一致；3. 训练集的噪音过大，导致模型只注意学习噪音了，忽略了真正有用的特征；4. 训练迭代次数过多，导致模型学习了噪音和无用特征；解决方法：1. 减小模型复杂度，减小模型参数量； 1.1 减少神经网络的宽度、深度； &nb
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2024-03-24 08:42:42
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一、 data augmentation 过拟合原因就是训练样本的缺乏和训练参数的增加。一般要想获得更好的模型，需要大量的训练参数，如果训练样本缺乏多样性，就造成了过拟合。data augmentation的手段一般有： 1）收集更多数据 2）对已有数据进行crop，flip，加光照等操作 3）利用生成模型（比如GAN）生成一些数据。 二、weight decay 常用的weight dec
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2023-11-02 12:43:17
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