目录 数据增强 预处理 均值减法 均一化 白化 Dropout DropConnect 返回 我的研究方向(R ...
HInton第 课,这节课没有放论文进去。。。。。如有不对之处还望指正。话说hinton的课果然信息量够大。推荐认真看PRML Pattern Recognition andMachine Learning 。 摘自PRML中 页。 正文: 一 提高泛化方法的概述 在这部分中,将会介绍通过减少 当一个模型的数据表现能力大大的超过训练时提供的数据而产生的 过拟合来提高模型的泛化能力,将会介绍不同的方 ...
2014-11-28 14:42 0 5393 推荐指数:
目录 数据增强 预处理 均值减法 均一化 白化 Dropout DropConnect 返回 我的研究方向(R ...
明了,训练出的模型在实际应用时会有很大的不适应。 目前做的性别分类和年龄估计应用,就出现了泛化能力不好的问题 ...
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 ...
1.过拟合与乐观模型 有监督学习的基本目标是准确预测,当对模型进行性能评估时,需要确定模型对新数据的性能如何。即需要一个指标来确定预测的泛化能力如何。对于回归问题来说,标准评价指标是均方误差(Mean Squared Error)。它是目标变量真实值和预测值之差的平方和的均值。参看 ...
模型泛化 目录 模型泛化 一、交叉验证 二、偏差方差权衡 三、模型正则化 1、岭回归(Ridege Regression) 2、LASSO Regularization 3、解释Ridge ...
1. 从多项式曲线拟合中的过拟合问题说起 我们以一个简单的回归问题开始,说明许多关键的概念。 假设我们观察到一个实值输入变量x,我们想使用这个观察来预测实值目标变量t的值。 对于这个目的,一个很好的方法是考虑一个使用已知的产生方式人工制造出的例子 ...
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处 http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/56016180 深度神经网络往往带有大量的参数,但依然表现出很强的泛化能力(指训练好的模型在未见过的数据上的表现)。 深度 ...
这是专栏《AI初识境》的第9篇文章。所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法。 今天来说说深度学习中的generalization问题,也就是泛化和正则化有关的内容。 作者&编辑 | 言有三 1 什么是generalization 机器学习方法训练出来一个模型,希望 ...