过拟合是什么呢？
过拟合简单来说就是模型是由训练数据集得来的，得到的模型只针对训练集有更好的预测效果，对于未知的数据集预测效果很差。这其实是由于训练过程中，模型过于偏向于训练数据集，导致模型对训练数据集的拟合效果很好，导致模型失去了泛化能力。
模型的泛化能力即指模型对于未知数据的预测能力。往往我们都希望我们的模型泛化能力强，这样才能真正的具有应用于实际的可靠性。那么对于过拟合我们应该采取什么方法去
前言模型的泛化能力是其是否能良好地应用的标准，因此如何通过有限的数据训练泛化能力更好的模型也是深度学习研究的重要问题。仅在数据集上高度拟合而无法对之外的数据进行正确的预测显然是不行的。本文将不断总结相关的一些方法。一、模型角度Dropout 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。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
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2023-09-22 09:44:15
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SVM即支持向量机,是一种机器学习内的二类分类方法，是有监督学习方法。首先我们需要建立一个分类任务：首先考虑线性可分的情况：（所谓线性可分就是在N维空间上的两类点，可以用N-1个未知数的函数（超平面）把其分为两类的情况），如下图是一个简单的线性可分，二维平面上的两类点可以被一个y=kx+b的函数区分为两类如上图，SVM就是要得到一个最好的超平面使得模型拥有最好的泛化能力（泛化能力，即对于新数据标签
一、传统的语言模型1.什么是语言模型语言建模是一项基准测试任务，它帮助我们衡量我们在理解语言方面的进展。语言建模是许多NLP任务的子组件，特别是那些涉及生成文本或估计文本概率的任务：预测输入、语音识别、手写识别、拼写/语法修正、身份识别、机器翻译、摘要、对话等。在实际应用中，我们经常需要解决这样一类问题：如何计算一个句子的概率？而语言模型就是用来解决该问题的。比如我们每天用手机发信息，输入法会自动
自我理解：泛化能力，能够通过已知的知识去解决新问题的能力，越是能够解决这些新问题就可以称之为泛化能力好；如果不能解决，则称之为泛化能力差。-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------例子： 小明和小李都上了高三。小明
Measuring and Improving Compositional Generalization in Text-to-SQL via Component AlignmentNAACL 2022| CCF BAbstract在 text-to-SQL 任务中，正如在许多 NLP 中一样，组合泛化是一个重大挑战：神经网络在训练和测试分布不同的情况下难以实现组合泛化。然而，最近改进这一点的尝试
目录赛题描述及数据说明数据说明数据格式评测方案计算公式：macro f1sklearn 计算方式 (python):赛题分析多任务学习多任务学习动机模型结构硬共享模式软共享模式共享-私有模式loss优化代码实践Step 1:环境准备Step 2：数据读取1) 数据集合并2)标签编码3) 数据信息查看
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2021-07-17 12:19:19
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在探讨人工智能模型的泛化能力之前，我们需要明确什么是人工智能（AI）。简单来说，人工智能是使计算机执行原本需要人类智能才能完成的任务的技术和科学领域。这包括学习、推理、适应、甚至是感知。人工智能模型的核心目标是通过算法让机器能够从数据中学习，并能在未遇到的新情况下作出判断或预测，这就涉及到了所谓的“泛化能力”。
泛化能力是指模型对未见过的数据进行预测的能力。一个具有良好泛化能力的模型可以在训练集之
在我们处理有关图像的任务，比如目标检测，分类，语义分割等等问题当中，我们常常需要对训练集当中的图片进行数据增强（data augmentation）,这样会让训练集的样本增多，同时让神经网络模型的泛化能力更强。在进行图片的数据增强时，我们一般会对图像进行翻转，剪裁，灰度变化，对比度变化，颜色变化等等方式生成新的训练集，这就是计算机视觉当中的数据增强。我们来看看使用图像增强的手段，对一个猫狗图像分类
# 如何增加NLP模型的泛化能力
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到对人类语言进行处理和理解。在NLP中，一个关键问题是如何使模型具有较好的泛化能力，即在面对未见过的数据时仍能表现良好。本文将讨论如何通过一些方法和技巧来提高NLP模型的泛化能力，并通过一个实际问题来说明这些方法的有效性。
## 实际问题
假设我们有一个文本分类的任务，需要将一些新闻文本分为不同的类
在《提高模型性能，你可以尝试这几招...》一文中，我们给出了几种提高模型性能的方法，但这篇文章是在训练数据集不变的前提下提出的优化方案。其实对于深度学习而言，数据量的多寡通常对模型性能的影响更大，所以扩充数据规模一般情况是一个非常有效的方法。对于Google、Facebook来说，收集几百万张图片，训练超大规模的深度学习模型，自然不在话下。但是对于个人或者小型企业而言，收集现实世界的数据，特别是带
模型持久化的目的在于可以使模型训练后的结果重复使用，节省重复训练模型的时间。模型保存train.Saver类是TensorFlow提供的用于保存和还原模型的API，使用非常简单。import tensorflow as tf# 声明两个变量并计算其加和a = tf.Variable(tf.constant([1.0, 2.0], shape=[2]), name='a')b = tf.Variable(tf.constant([3.0, 4.0], shape=[2]), name='..
原创
2021-08-10 11:05:50
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模型持久化的目的在于可以使模型训练后的结果重复使用，节省重复训练模型的时间。模型保存train.Saver类是TensorFlow提供的用于保存和还原模型的API，使用非常简单。import tensorflow as tf# 声明两个变量并计算其加和a = tf.Variable(tf.constant([1.0, 2.0], shape=[2]), name='a')b = tf.Variable(tf.constant([3.0, 4.0], shape=[2]), name='..
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2022-02-05 10:17:49
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作者：K同学啊文章目录一、本周学习内容:数据增强方法一:嵌入model中方法二:使用Dataset数据集进行增强方法三:自定义数据增强函数二、前言三、电脑环境四、前期准备1、导入相关依赖项2、设置GPU(我下载的tensorflow-gpu 默认使用GPU)3、加载数据集和展示(1)、数据预处理(2)、数据展示(3)、数据增强及其效果展示五、在CNN网络加入数据增强方法一:嵌入到model中方法
我们知道模型的泛化能力是很重要的，如果一个模型具有很好的泛化性能，那么它往往能够在没有见过的数据上表现良好。以中文命名实体识别为例，在用于评估模型泛化性能的数据集中，我们可能忽...
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2022-07-29 09:06:28
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近年来，基于数据驱动的机器学习模型开始提供可替代的方法，并在许多任务中优于纯物理学驱动模型。
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2021-08-16 12:03:04
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神经网络的泛化能力在实际中，为了保证神经网络具有较强的泛化能力，就必须首先掌握哪些因素会影响神经网络的泛化能力，以及神经网络的泛化能力是如何受到他们影响的。主要有以下几个方面：1、 结构复杂性和样本复杂性：神经网络的容量以及规模称之为神经网络的结
tensorflow数据增强 1实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用 数据量不足时一定要加上数据增强 2. Keras 如何使用fit和fit_generator 解决样本数量不均衡：fit_generator中设置参数class_weight = 'auto' 3. 在对语义分割，目标识别时，成对数据需要进行同样处理，设置seed seed=2020...
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2020-04-01 23:35:00
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2022-08-11 10:15:38
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是 的先验 的估计。变分近似后验 是一个具有对角协方差结构的多元高斯分布，即 ，其中 和 分别代表均值和对角协方差，它
