前言，在机器学习中，我们最关心的就是模型的预测结果是否能够达到我们预期的目标，然而在模型的训练过程中往往就会出现过拟合与欠拟合的问题，那么什么是过拟合什么又是欠拟合呢？下面为大家讲解基础的理论知识。过拟合 过拟合：在训练集上表现得很好，在测试集上表现得不好 &n
转载
2024-04-20 14:37:06
64阅读
目录1. 基础理论篇 2. 用实例演示权重衰退2.1 从0开始实现权重衰减2.1.1 初始化模型参数2.1.2 定义L2范数惩罚2.1.3 定义训练代码实现2.1.4 忽略正则化项直接训练 2.1.5 加入正则化项训练 2.2 梯度衰减的简洁实现 3. 本节课QA环节优质问题3.1 为什么参数不过大复杂度就低？3.2 实践中权重衰减的值设为多少比较
1. 介绍权值衰减weight decay即L2正则化，目的是通过在Loss函数后加一个正则化项，通过使权重减小的方式，一定减少模型过拟合的问题。L1正则化：即对权重矩阵的每个元素绝对值求和，L2正则化：即对权重矩阵的每个元素求平方和（先平方，后求和）:注意：正则化项不需要求平均数，因为权重矩阵和样本数量无关，只是为了限制权重规模。L1损失函数：最小化绝对误差，因此L1损失对异常点有较好的适应更鲁
4. 权重衰减（L2正则化）的作用？（1）作用：权重衰减（L2正则化）可以避免模型过拟合问题（2）思考：L2正则化项有让w变小的效果，但是为什么w变小可以防止过拟合呢？（3）原理：从模型的复杂度上解释：更小的权值w，从某种意义上说，表示网络的复杂度更低，对数据的拟合更好（这个法则也叫奥卡姆剃须刀），而在实际应用中，也验证了这一点，L2正则化的效果往往好于未经正则化的效果。从数学方面的解释：过拟合的
转载
2024-03-07 19:26:27
36阅读
目录过拟合欠拟合理想情况: 找到偏差和方差都很小的情况，即收敛且误差较小 目前在许多任务中仍经常会出现过拟合等问题，还没有找到一个十分通用、有效的解决方法。过拟合过拟合（over-fitting）：所建的机器学习模型在训练集中表现得过于优越，而在验证集和测试集中表现不佳。过拟合就是训练的时候效果很好（除了有用的特征外，模型还学到了很多没用的特征），但是在测试样本上的效果就很差（没用的特征干扰了模
转载
2024-10-08 08:59:54
63阅读
该文旨在解决建模时遇到过拟合问题，查阅了网上的一些资料，结合本人理解，因此整理总结后方便以后查阅。在做数据挖掘建模时，我们所使用的是经验模型，即使用已有数据去推测或模拟未知数据。假设数据满足独立同分布，模型建立在已有数据的基础上，于是可以用这个模型去推测未知数据。然而这个假设条件往往不成立，即数据的分布可能会发生变化，或者当前数据量过少，不足以对整个数据集进行分布估计，模型只学到了少部分知识，或者
转载
2024-01-05 23:25:38
47阅读
防止过拟合的处理方法过拟合 我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布（i.i.d，independently and identically distributed），即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。但是一般独立同分布的假设往往不成立，
PS：要转载请注明出处，本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解， 如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。 前置说明 本文作为本人 blog的主站的备份。（BlogID=108） 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8 ...
转载
2021-08-01 17:38:00
158阅读
点赞
1评论
目录权重衰减/权重衰退——weight_decay一、什么是权重衰减/权重衰退——weight_decay？二、weight decay 的作用三、设置weight decay的值为多少？权重衰减/权重衰退——weight_decayimport torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
1. 指数衰减过程在计算诸如新闻热度、特征重要度等场合下，我们需要一种具有这样特性的过程，一个数值随着时间的推移呈现指数形式逐渐放缓的衰减，即这个数值的衰减速度和当前值成正比，数学公式为
其中
α>0
α
>
0
称为指数衰减常数。通过解微分方程可
转载
2023-10-12 07:23:37
1649阅读
上⼀节中我们观察了过拟合现象，即模型的训练误差远小于它在测试集上的误差。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。本节介绍应对过拟合问题的 常⽤⽅法：权重衰减（weight decay）。权重衰减等价于L2 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使得 学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常⽤⼿段。我们先描述L2 范数正则化，再
在文章深入理解大语言模型微调技术中，我们详细了解大语言模型微调的概念和训练过程，本篇给大家介绍大模型微调常见的7种训练方法。1、Adapter Tuning2019年谷歌的研究人员首次在论文《Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP》提出针对 BERT 的 PEFT微调方式，拉开了 PEFT 研究的序幕。他们指出，在面对特定的下游任务时，如果进行
转载
2024-11-01 10:00:25
96阅读
直通车质量得分主要用于衡量你的关键词与宝贝推广信息和拼多多用户搜索意向之间的相关性，其计算依据涉及了多种因素。那么应该怎么提升呢? 质量分由创意质量(点击率)、相关性、买家体验3个维度组成，与直通车账户权重有很大关系。 一、创意图： 想要点击高，创意图是非常重要的突破口。车图我们可以多做一些，产品不同拍摄场景、不同文案、不同卖点，通过差异化的创意图进行不断测试，神图可遇不可求，其真正的含
转载
2024-06-28 18:12:30
57阅读
最近看北京大学曹建老师的TensorFlow搭建神经网络，在指数衰减学习率中，了解到指数衰减学习率的强大。由此写一些自己在学习中的感悟和启发。 大家都知道在设定学习率时，如果偏大会发生动荡不收敛，如果偏小则收敛速度慢。那么有没有一个好的方法可以让可以让学习率变化，并随着训练轮数由大到小进行变化。答案是有的：指数衰减学习率可以做到。 先给出它的公式（枯燥的）：learning_r
转载
2024-05-21 18:21:43
110阅读
摘要机器学习时，经常会出现过拟合的问题，本文介绍了几种解决方法过拟合过拟合是指模型参数对于训练数据集的特定观测值拟合得非常接近，但是训练数据集的分布与真实数据不一致，因此，训练出来的模型方差较高，泛化误差大，泛化能力差常见的几种过拟合解决方法收集更多的数据通过正则化引入罚项选择一个参数相对较少的简单模型降低数据的维度 L1正则化过拟合问题产生的原因，直观来说就是某些维度上的权重系数太”偏激”了，正
转载
2024-01-08 17:51:07
56阅读
在对模型进行训练时，有可能遇到训练数据不够，即训练数据无法对整个数据的分布进行估计的时候，或者在对模型进行过度训练（overtraining）时，常常会导致模型的过拟合（overfitting），即模型复杂度比实际数据复杂度还要高。防止过拟合，主要从以下几方面着手：模型参数：减少特征、权值衰减、Early stopping数据集：数据集扩增（源头取数、复制数据+随机噪声、重采样、分布估计）、验证数
转载
2024-05-26 13:04:10
209阅读
前言：过拟合是由于模型过于精确的匹配了特定的训练数据集，导致模型不能良好的拟合其他数据或预测未来的结果，我们可以通过一些手段来防止过拟合。一、过拟合的概念： 深度学习的过拟合通常是知针对设计好的深度学习网络，在使用训练数据集训练的时候可以获得很高的识别精度或很低的误差，但是在对测试集进行预测时，预测效果不理想。 &nb
转载
2023-09-29 08:59:11
255阅读
# 如何在PyTorch中为模型设置权重衰减
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何在PyTorch中为模型设置权重衰减。下面我将为你详细介绍整个流程，并给出每一步所需的代码示例。
## 流程概述
首先，我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义模型 |
| 3 | 定义损失函数 |
原创
2024-07-03 03:38:44
125阅读
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
转载
2023-11-02 12:43:17
117阅读
卷积神经网络（CNN）是一种在计算机视觉和图像处理中广泛应用的深度学习模型。然而，由于CNN的复杂性和参数量的增加，过拟合问题经常出现，导致模型在训练集上表现良好但在测试集上泛化能力较差。本文将介绍过拟合问题的原因，并提供一些常见的解决方法，以帮助提高CNN模型的泛化能力和减少过拟合现象。如何解决CNN模型中的过拟合问题？数据增强（Data Augmentation）：数据增强是通过对训练数据进行
转载
2024-08-08 22:18:37
135阅读
