pytorch学习笔记（十三）————检测过拟合目录回顾检测过拟合划分数据集MNIST实战代码 目录回顾检测过拟合1.第一种检测方法：训练集和测试集 为了拟合所有数据，减少对所有数据的loss，这样会导致模型比真实数据模型更加复杂，从而导致在测试数据上loss很大。因此我们可以把所有数据划分为两部分：训练集和测试集，当模型在训练集上取得了很好的效果而在测试集上效果不理想，说明发生了过拟合。 为了
转载
2023-10-02 17:13:20
88阅读
# PyTorch 数据拟合入门指南
在机器学习和深度学习中，数据拟合是一个重要的过程。通过拟合数据，我们可以训练模型以预测或分类新数据。在这篇文章中，我将逐步引导你使用 PyTorch 实现数据拟合，帮助你理解每个步骤和相关的代码。
## 整体流程概述
我们将采用以下步骤完成数据拟合的过程。请查看下表以了解整个流程。
| 步骤 | 描述
什么是标签平滑？在PyTorch中如何去使用它？在训练深度学习模型的过程中，过拟合和概率校准(probability calibration)是两个常见的问题。一方面，正则化技术可以解决过拟合问题，其中较为常见的方法有将权重调小，迭代提前停止以及丢弃一些权重等。另一方面，Platt标度法和isotonic regression法能够对模型进行校准。但是有没有一种方法可以同时解决过拟合和模型过度自信
转载
2023-08-03 14:08:34
66阅读
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
转载
2024-05-15 09:58:56
58阅读
## pytorch数据拟合matplotlib流程
### 1. 确定数据集
首先，我们需要准备一个数据集用于拟合。数据集可以是任何形式的数据，比如CSV文件、数据库中的数据等。在这个示例中，我们将使用一个简单的二维数据集，其中包含了输入特征和对应的标签。
### 2. 导入必要的库
在开始之前，我们需要导入所需的Python库。PyTorch是一个开源的机器学习库，用于构建深度学习模型。m
原创
2023-11-05 11:29:17
153阅读
对于深度学习网络的过拟合，一般的解决方案有：Early stop 在模型训练过程中，提前终止。这里可以根据具体指标设置early stop的条件，比如可以是loss的大小，或者acc/f1等值的epoch之间的大小对比。More data 更多的数据集。增加样本也是一种解决方案，根据不同场景和数据不同的数据增强方法。正则化 常用的有L1，L2正则化Droup Out 以一定的概率使某些神
转载
2023-10-11 12:26:54
193阅读
1.过拟合和欠拟合欠拟合现象：模型无法达到一个较低的误差 过拟合现象：训练误差较低但是泛化误差依然较高，二者相差较大训练误差和泛化误差 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，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。
转载
2023-12-13 00:21:02
36阅读
文章目录一、过拟合、欠拟合概念二、多项式函数拟合实验2.1 初始化模型参数2.2 定义、训练和测试模型三阶多项式函数拟合（正常）线性函数拟合（欠拟合）训练样本不足（过拟合）2.3 权重衰减L2 范数正则化（regularization）2.4 丢弃法丢弃法从零开始的实现简洁实现小结 一、过拟合、欠拟合概念训练模型中经常出现的两类典型问题：欠拟合：模型无法得到较低的训练误差过拟合：模型的训练误差远
转载
2023-10-10 20:33:27
568阅读
1.过拟合、欠拟合及其解决方案1.1对于过拟合、欠拟合的理解我们探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 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，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 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，在这里我们重点讨论两
转载
2023-12-21 11:41:36
28阅读
过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合的概念权重衰减丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合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
转载
2023-11-28 19:12:13
42阅读
Pytorch总结六之 欠拟合和过拟合的解决方法接上文：Pytorch总结五之 模型选择、⽋拟合和过拟合
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。对过拟合问题的常用方法： 权重衰减 (weight decay)1. 权重衰减1.1 方法1.2 高维线性回归实验#1.高维线性回归实验
import torch
im
转载
2023-10-11 08:17:55
122阅读
一、简介1. 图像中数据增强目的及分类概述：目的：增量丰富多样性提高模型泛化能力（尽可能的使得训练的数据与真实场景中的数据分布一致。）原则：保持标签一致(相应的转换)针对业务场景(例如路标箭头检测就不要用翻转了)不要引入无关的数据。方法：单样本： 主要包括 翻转，旋转，扭曲，图像仿射变换，缩放，压缩，随机crop，随机padding，HSV变换，噪声，模糊，图像(feature map)区域随机擦
转载
2024-06-14 21:53:58
155阅读
Pytorch简介PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）包含自动求导系统的深度神经网络用到的包impor
转载
2023-07-03 21:29:45
162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
252阅读
Pytorch学习笔记4过拟合与欠拟合交叉验证减少overfitting 把训练集划分为K份，每次取1/k 作为验证集减轻overfitting 正则化方法：在损失函数中加入一范数，使得参数尽量小，减少模型复杂度，使得曲线更加平滑，使得高维特征参数比较小，使其在保持性能时退化成更低复杂的网络，避免overfitting Regularization也被称为weight-decay Pytorch使
转载
2024-03-14 13:34:34
83阅读
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_
转载
2024-02-02 20:54:40
66阅读
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
转载
2024-02-25 19:22:45
61阅读
目录过拟合、欠拟合及其解决方案训练误差和泛化误差过拟合与欠拟合权重衰减法（L2范数正则化）丢弃法梯度消失、梯度爆炸循环神经网络进阶GRU（Gate Recurrent Unit）GRU的简洁实现LSTM（长短期记忆long short-term memory）LSTM的简洁实现深度循环神经网络双向循环神经网络 过拟合、欠拟合及其解决方案训练误差和泛化误差训练误差（training error）和
转载
2023-11-10 20:27:55
52阅读
pytorch学习笔记（十三）————过拟合&欠拟合目录理想化情况真实情况模型学习能力欠拟合与过拟合总结 目录理想化情况1.场景一：线性模型——房价预测 横坐标是房屋面积，纵坐标是房屋价格。可以看出这两者呈现线性关系 2.场景二：非线性模型——GPA 老师给学生打分时，往往给大部分学生一般的成绩，成绩差或成绩好的则占少数。因此总体上趋近于高斯模型，呈现非线性关系真实情况 从以上两个例子中
转载
2023-10-14 15:59:50
158阅读
## PyTorch过拟合数据增强
### 1. 引言
在机器学习领域，过拟合是一个常见的问题。当模型在训练数据上表现良好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时，就会发生过拟合。为了解决这个问题，我们可以使用数据增强技术来扩充训练数据集，从而使模型更好地泛化。
PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来实现数据增强。在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现过拟合数据
原创
2023-09-13 10:55:06
118阅读
