要标准化、归一化的原因： 把数据保留在-1～1之间，防止数值太大，发生梯度弥散什么时候用标准化、什么时候用归一化： 连续数据就用标准化 ps：但0不代表“大小”时，就不能用标准化了BN的含义——标准化的意义： 是统一量纲BN其实是在nchw中的n维度上进行标准化 bn是可以加在任何情况下的优化函数过拟合的原因 参数量远远大于“相关信息量”所以，解决过拟合的究极问题是： 提高数据的“信息量”L1正则
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2024-07-08 11:53:05
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假设我们要训练这样一个神经网络输入是x, 输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，
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2022-04-22 14:38:32
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假设我们要训练这样一个神经网络输入是x, 输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，然后把误差反向传播以决定如何更新参数让网络进行学习。使用dropout之后过程变成：1.首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变（下图中虚线为部分临时被删除的神经元）2.然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执...
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2021-06-18 16:07:06
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文章目录前言一、BP神经网络和误差反向传播1.概述2.算法二、5.13公式的推导(一).参数介绍（二）.梯度下降法（三）.5.13公式推导 前言 一、BP神经网络和误差反向传播 1.概述BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。2.算法BP算法就是根据当前数据
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2023-06-30 21:59:47
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2020-08-17 20:00:00
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1、过拟合问题 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，参数过多，训练数据过少，噪声过多，导致拟合的函数完美的预测训练集，但对新数据的测试集预测结果差。过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。 解决方法：（1）减少特征维度；（2）正则化，降低参数值。 减少过拟合总结：过拟合主要是有两个原因造成的：数据太少+模型太复杂 ...
原创
2021-08-13 09:32:15
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什么是过拟合就是模型过于复杂在训练集合上过度拟合随着模型越来越复杂，在 test set 上面的 error 会呈现先下降后上升的趋势。造成在 training set 上的表现比 test set 上面好。 解决思路简化模型
减少特征减小参数
正则化dropout减小参数的意义：
overfitting 意味着每个点都进行拟合，那势必这条曲线在一段区域内，变化显著，即导数值很大。而 w
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2024-04-18 12:09:33
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如何降低过拟合？这是深度学习中非常重要的问题。关于过拟合的相关概念和过拟合带来的危害，可参考笔者之前的博客：过拟合与欠拟合简要总结。如何解决过拟合？1. 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是调整已有的数据，添加大量的“噪音”，或者对图像进行
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2024-01-05 23:01:54
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# BP神经网络过拟合
## 引言
BP神经网络是一种常用的机器学习算法，常用于解决分类和回归问题。然而，当训练集数据过多或网络结构过复杂时，BP神经网络容易出现过拟合现象。本文将介绍BP神经网络的基本原理、过拟合问题及解决方法，并附上代码示例。
## BP神经网络基本原理
BP神经网络是一种前向反馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。它的基本原理是通过反向传播算法来调整网络中的权重和
原创
2024-01-03 12:06:23
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随着自然语言处理（NLP）领域的不断发展，Transformer模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，随着模型规模的增大，训练时间和计算资源成为了一个瓶颈。为了解决这个问题，研究者们提出了一种名为DeltaTuning的方法，它通过微调模型参数来提高性能，而不是重新训练整个模型。在此基础上，增量式02：Prefix-tuning（0.1% parameters）【每个transformer层的h
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2024-09-12 20:58:25
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过拟合问题为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合(overfitting)，过拟合表现在训练好的模型在训练集上效果很好，但
原创
2022-12-07 00:29:41
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[实验目的] 本实验要求掌握前向型神经网络的基本工作原理及利用反向传播确定权系数的方法，并能设计相应的BP神经网络，实现对非线性函数的逼近与拟合，并分析影响函数拟合效果的相关因素。[实验要求]在规定期限独立完成实验内容编程语言用C语言或MATLAB实现[实验内容] &nb
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2023-08-17 22:28:54
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在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。 当机器学习模型对训练集学习的太好的时候（再学习数据集的通性的时候，也学习了数据集上的
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2024-08-04 11:31:47
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1.dropout原理(1)Dropout出现的原因在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。如果模型过拟合，那么得到的模型几乎不能用。为了解决过拟合问题，一般会
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2024-02-25 19:22:45
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过拟合、欠拟合欠拟合：模型偏差；过拟合：模型误差。为什么使用K折交叉验证？ 因为验证集不用来训练模型，而预留大量的验证集会显得奢侈。模型复杂度和样本规模影响欠拟合和过拟合。 样本越少，模型越复杂，越容易过拟合（测试集误差高于训练集）。权重衰减减轻过拟合： 不考虑参数b 丢弃法减轻过拟合： 丢弃法实现：def dropout(X, prob):
X = X.float()
keep_
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2024-02-02 20:54:40
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什么是过拟合？过拟合也就是你的模型泛化能力差，在训练集上效果很好，但是在验证集和测试集或者实际场合里效果差的表现。怎么判断是不是过拟合？训练时准确率高，验证时准确率低。过拟合产生的原因：1.神经网络的学习能力过强，复杂度过高 2.训练时间太久 3.激活函数不合适 4.数据量太少 5.数据集样本不够丰富，或者存在标签失真，不合理，或者样本存在脏数据 解决办法:1.降低模型复杂度，drop
1.在深度学习中如果不引入Relu,tanh,sigmod等函数，多层的神经网络将变的没有意义，再多层也只等价于做了一个线性变换。只有通过加入激励层才能很好得实现神经网络。 2.至于逻辑回归中应用Sigmod更多的还是利用其非线性的特点，具体见文章图1和图2是逻辑回归中常举的一个例子，图中横坐标表示肿瘤的大小，纵坐标表示是癌症的概率，当概率超过0.5时表示是癌症。图1中红色叉叉表示实际的样本（下方
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2024-07-08 16:28:44
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问题描述过拟合是指模型对于训练数据拟合过当，模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上的表现较差。解决方案1. 获得更多的训练数据因为更多的样本能够让模型学习到更多更有效的特征，减小噪声的影响。使用更多的训练数据是解决过拟合问题最有效的手段。可以通过一定的规则来扩充训练数据。比如，在图像分类的问题上，可以通过图像的平移、旋转、缩放等方式扩充数据;还可以使用生成式对抗网络来合成大量的新训练数据。
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2024-09-04 18:02:21
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# BP神经网络减少过拟合
## 1. 流程概述
在实现BP神经网络减少过拟合的过程中，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据预处理 | 对数据进行清洗、归一化处理，确保数据质量和一致性 |
| 2. 模型构建 | 构建BP神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层，选择激活函数和损失函数 |
| 3. 参数初始化 | 对模型的权重和偏置进
原创
2023-12-21 08:44:25
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# BP神经网络过拟合与Dropout
## 1. 引言
人工神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，通过模拟大脑中的神经元之间的连接来实现数据处理和学习能力。它广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。然而，在训练神经网络时，我们经常会遇到过拟合的问题，即网络在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。为了解决这个问题，Dropout是一种常用的正则化方法，通过随机关闭网络中的一些神
原创
2023-08-15 10:08:47
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