详情查看：https://www.zhihu.com/question/32246256
原创
2021-05-20 19:46:37
130阅读
1.如果一味追求提高对训练数据的预测能力,所选模型的复杂度则往往会比真模型更高,这种现象称为过拟合(over-fitting ). 2.过拟合是指学习时选择的模型所包含的参数过多,以致于出现这一模型对已知数据预测得很好,但对未知数据预测很差的现象.3.可以说模型选择旨在避免过拟合并提高模型的预测能力...
原创
2021-07-29 10:53:12
134阅读
什么是过拟合：对训练数据表现的很好，但对其他数据拟合的很差。发生过拟合的主要原因：（1）模型有大量参数、表现力强。（2）训练数据少。解决过拟合的方法：1、权值衰减通过在学习的过程中对大的权重进行惩罚。2、Dropout方法...
原创
2021-09-02 15:15:53
249阅读
一、什么是过拟合 模型对训练的数据进行了过度的学习，没有学习到数据的一般规律，模型在训练数据中的错误越来越少，但是在验证集中的错误越来越大。 二、减少过拟合的方法 1.正则化（L1、L2正则化） L1正则化是尽量减少绝对值的权重，使w参数尽可能向0靠近，减小了网络复杂度，防止过拟合。 L2正则化在原 ...
转载
2021-10-29 16:04:00
245阅读
2评论
在机器学习寻找假设的过程中可能会出现过拟合和欠拟合的现象，那什么是过拟合和欠拟合呢？ 我们客观上认为，给定一个假设空间H，一个假设a∈H，如果存在其他的假设α∈H，使得在训练样例上a的错误率比α的小，但在整个实例分布上α的错误率比a的小，那么就说假设a过度拟合训练数据。 一般而言，我们认为参数过多是造成过拟合的原因。其实，这只是过拟合的一种表现。有的
原创
2016-11-16 19:59:13
2117阅读
点赞
泛化能力的强弱决定了模型的好坏，而影响泛化能力的则是模型的拟合问题
原创
2021-07-27 15:56:51
393阅读
过拟合：样本数量少于要估计的参数，容易造成过拟合，泛化能力会很差。欠拟合：样本数量多于要估计的参数，易造成欠拟合。
转载
2019-11-02 15:17:00
110阅读
2评论
一、从机器学习分析两者的关系 机器学习的基本问题：利用模型对数据进行拟合，学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测，而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。 模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。 模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力 ...
转载
2021-09-01 11:10:00
277阅读
2评论
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
转载
2017-03-28 22:27:00
98阅读
2评论
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
736阅读
1.欠拟合与过拟合的解决办法 案例： 实现拟合 （1）不加入正则化 轮廓不够平滑，存在过拟合 #! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from matplotlib import pyplot as
转载
2020-08-29 15:14:00
258阅读
2评论
过拟合
一、定义在训练数据集上的准确率很⾼，但是在测试集上的准确率⽐较低
二、过拟合的解决方案
2.1 DropOut假设有一个过拟合的神经网络如下：
DropOut步骤：
根据DropOut rate（这里假设为 1/3），在每组数据训练时，随机选择每一隐藏层的1/3的节点去除，并训练。如下图是三次训练的过程：2. 使用时，把神经网络还原成原来没有去除过节点的样子，如下图。但是系数（w，b）需
转载
2020-05-10 18:04:00
134阅读
2评论
欠拟合和过拟合欠拟合是指在训练集和测试集（或验证集）上模型效果都不好，一般由于模型能力不足导致；过拟合是指
2019-08-27 11:45:21 问题描述：在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体是指什么现象，如何解决。 问题求解： 过拟合是指模型对于训练的数据集拟合呈现过当的情况，反应到评估指标上就是模型在训练集上的表现很好，但是在测试集和新数据上的表现较差。 欠拟合是指模型对于训练和预测时的表现都不好。
转载
2019-08-27 12:15:00
347阅读
2评论
欠拟合与过拟合概念 图3-1 欠拟合与过拟合概念演示 通常，你选择让交给学习算法处理的特征的方式对算法的工作过程有很大影响。如图3-1中左图所示，采用了y = θ0 + θ1x的假设来建立模型，我们发现较少的特征并不能很好的拟合数据，这种情况称之为欠拟合(underfitting)。而如果我们采用了
转载
2018-11-04 16:21:00
122阅读
2评论
作者：胡联粤、张桐，Datawhale面经小组Q1如何理解高方差与低偏差?模型的预测误差可以分解为三个部分: 偏差(bias)， 方差(variance) 和噪声(noise).偏差偏差度量了模型的期望预测与真实结果的偏离程度， 即刻画了学习算法本身的拟合能力。偏差则表现为在特定分布上的适应能力，偏差越大越偏离真实值。方差方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化， 即刻画了数据扰动所
一、前言 将模型在训练数据上拟合得比在潜在分布中更接近的现象称为过拟合（overfitting），用于对抗过拟合的技术称为正则化（regularization）。 二、训练误差与泛化误差 1、训练误差（training error）：我们的模型在训练数据集上计算得到的误差。、 2、泛化误差（gene ...
转载
2021-07-28 16:28:00
519阅读
2评论
在训练神经网络过程中，常常会遇到网络过拟合和欠拟合问题，对于刚刚接触深度学习的同学来说，往往会很迷糊，什么是过拟合？什么是欠拟合？是什么原因导致的？这两种情况该如何解决？1. 过拟合1.1 什么是过拟合？当神经网络在训练集上表现效果良好，但是在测试集上效果很差时，这种情况我们称网络产生了过拟合；通俗的来说，就是网络太聪明了，除了学到给定的标签外，还学到了不该学的东西，导致了模型在训练集上效果...
原创
2021-11-18 17:35:38
1396阅读
欠拟合、过拟合1.欠拟合、过拟合下面通过图示，来形象的解释欠拟合、过拟合的概念：（1）第一种模型过于简单，没有很好的扑捉到数据的特征。（2）第二种模型就比较好，能够扑捉到数据的特征（3）第三种模型过于复杂，降低泛化能力形象的解释一下：你想讨好某个人，太不用心（很多事都没有关心到）
