在我们机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题，但是，一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了，这个问题也在学术界讨论的比较多。（之前搜了很多有的博客，讲的都不太全，因此我重新整理总结了一遍，同时加入了自己的理解，方便自己和后来人查阅） 首先就是
前言过拟合:过多拟合训练数据,对于测试数据的拟合效果差.也就是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:没有很好学到数据特征,导致拟合曲线无法拟合数据.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.欠拟合增加特征的多样性.增加模型复杂度.数据增强,增加训练集.减少正则化参数.过拟
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2024-07-15 15:26:16
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系列文章目录 第九章 Python 机器学习入门之过度拟合问题及解决办法 系列文章目录文章目录前言一、 什么是过拟合 ？我们可以通过几个例子来了解一下什么是过拟合，编辑1 线性回归中的过拟合2 分类问题中的过拟合二、 怎么解决过拟合问题总结 前言过度拟合问题 the problem of overfitting 到目前为止，我们已经学习了线性回归和逻辑回归两种算法了,
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2024-06-19 07:15:58
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过拟合现象学习器把训练样本学习的太好，很可能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，导致泛化性能下降，这种现象叫做过拟合。有很多因素可能导致过拟合，其中最常见的情况是由于学习能力过于强大，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。深度学习模型的数据量少而参数较多时，会发生过拟合，如下图 怎样减小过拟合？1.重新清洗数据，导致过拟合的原因也有可能是数据不纯2.
曾听人说过，DL强大之处在于它的拟合能力，只要你能给出的曲线，其方程都能用一套神经网络表示。不过，这套神经网络需要足够的数据以供训练，这里就引出了过拟合和欠拟合的概念。当神经网络很庞大，数据却不多，神经网络能够记住每个数据的特征，这会导致过拟合。反之，当神经网络规模较小或拟合能力还很弱，数据却很多时，就会出现欠拟合问题。过拟合、欠拟合训练误差和泛化误差 训练误差指模型在训练数据集上表现出的误差；
一.过拟合原因什么是过拟合：模型可以完美的预测训练集，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。二.缓解过拟合方法减少过拟合总结：过拟合主要是有两个原因造成的：数据太少+模型太复杂 （1）获取更多数据 ：从数据源头获取更多数据；数据增强（Data Augmentation） （2）early stopping （3）dropout ； （4）正则化
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2024-09-21 12:13:27
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残差网络的设计目的随着网络深度增加,会出现一种退化问题,也就是当网络变得越来越深的时候,训练的准确率会趋于平缓,但是训练误差会变大,这明显不是过拟合造成的,因为过拟合是指网络的训练误差会不断变小,但是测试误差会变大。为了解决这种退化现象,ResNet被提出。我们不再用多个堆叠的层直接拟合期望的特征映射,而是显式的用它们拟合一个残差映射。假设期望的特征映射为H(x),那么堆叠的非线性层拟合的是另一个
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2024-07-01 18:37:25
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文章目录一、线性回归简介1. 线性回归应用场景2. 什么是线性回归2.1 定义与公式2.2 线性回归的特征与目标的关系分析3. 小结二、线性回归api初步使用1. 线性回归API2. 举例2.1 步骤分析2.2 代码过程3. 小结三、线性回归的损失和优化1. 损失函数2. 优化算法2.1 正规方程2.1.1 什么是正规方程2.1.2 正规方程求解举例2.1.3 正规方程的推导2.2 梯度下降(G
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2024-07-30 23:26:36
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过拟合先谈谈过拟合，所谓过拟合，指的是模型在训练集上表现的很好，但是在交叉验证集合测试集上表现一般，也就是说模型对未知样本的预测表现一般，泛化（generalization）能力较差。如图所示 （图片来源：coursera 吴恩达机器学习公开课）从图中可以看出，图一是欠拟合，模型不能很好地拟合数据；图二是最佳的情况；图三就是过拟合，采用了很复杂的模型。最后导致曲线波动很大，最后最可能出现
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2024-04-12 04:52:16
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Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶 Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶过拟合、欠拟合及其解决方案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
在2020年刚接触深度学习的时候，学习了ResNet的架构。但是当时我并没有太关注ResNet，直到后来，真正开始接触CV、NLP、时序包括Graph的科研项目时，我才意识到ResNet对整个深度学习领域的影响之深远。ResNet之前，神经网络存在什么问题？当神经网络的层数很大，深度很深的时候，容易出现梯度消失或梯度爆炸的致命问题，导致模型的训练过程无法进行下去当神经网络的层数很大，深度很深的时候
（一）AlexNet网络介绍1.1 简介1、该网络的亮点：（1）使用传统的Sigmoid激活函数求导比较麻烦，而且在较深的网络中容易导致梯度消失现象，而ReLu函数能解决这两个问题。 （2）过拟合是指特征维度过多或模型设计过于复杂时训练的拟合函数，它能完美的预测几乎所有训练集，但对新数据的泛化能力差。 而该作者提出的Dropout能在网络正向传播过程中随机失活一部分神经元，相当于随机放弃了一部分参
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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过拟合和欠拟合是模型训练过程中经常出现的问题，两种情况正好相反，现将两者的定义及如何防止进行简要总结。 1 过拟合1.1 定义是指模型对于训练数据拟合呈现过当的情况，反映到评估指标上就是模型在训练集上的表现很好，但是在测试集上的表现较差。结果就是训练出的模型泛化能力差。1.2 如何防止过拟合防止过拟合的方法有4种：1）增加训练集数据；该方式是从数据入手，将更多的数据参与到模型的训练中，这
过拟合：在训练样本上误差较小，在验证集上误差较大解决办法：1. 添加正则项（or 提高正则项系数）2. 增加数据规模3. 特征降维4. dropout5. pooling6. batch normalization 欠拟合：在训练样本和验证集上误差都教大解决办法：1.减小正则项系数2.特征维度增加3.添加高次多项式特征4.模型复杂化AlexNet优势：1）采用非线性激活函数Rel U，保留非线性表
原创
2022-04-20 22:08:21
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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
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
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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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 ...
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2021-10-29 16:04:00
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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
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