原文:lecture9-提高模型泛化能力的方法

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:

查看详情

提高泛化能力方法

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 ...

Fri Sep 03 18:13:00 CST 2021 0 96
[问题] 分类模型泛化能力不好

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 ...

Tue Mar 22 19:53:00 CST 2016 0 1989
机器学习-过拟合与增强模型泛化能力

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泛化能力即指模型对于未知数据的预测 ...

Sun Feb 09 06:39:00 CST 2020 1 705
模型泛化

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 ...

Sun Oct 15 23:03:00 CST 2017 0 1271
模型泛化

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 ...

Mon Aug 12 07:49:00 CST 2019 0 967
机器学习中模型泛化能力和过拟合现象(overfitting)的矛盾、以及其主要缓解方法正则化技术原理初探

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 ...

Fri Nov 30 03:40:00 CST 2018 0 2652
思考深度学习的泛化能力

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 ...

Wed Mar 14 00:09:00 CST 2018 0 3037
如何增加深度学习模型泛化能力(L1/L2正则化,dropout,数据增强等等)

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 ...

Sun Apr 10 02:08:00 CST 2022 0 647
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM