8、改善深层神经网络之偏差与方差是否偏高判断及解决办法
偏差与方差主要与两个因素有关：训练集误差（train set error）、验证集误差（dev set error） 接下来举例说明： 1、高方差（数据过拟合）：假设训练集误差为1%（很小）、验证集误差为16%（较大），说明训练时数据过拟合，在某种程度上，验证集并没有充分利用交叉验证集 ...
原文：偏差和方差及其解决办法
训练神经网络时，我们会有一个训练集，一个测试集，人在这件事上几乎是不会出错的 当训练集精度为 ，而测试集精度为 时 这时就是出现了过拟合，我们称他为方差较高 当训练集精度为 ，测试集精度也为 时 这就是拟合的不好，我们称他为高偏差 为了之后表达方便我称训练集精度为a，测试集精度为b 高方差的解决办法： 出现高方差时一般是，a,b先一起上升，然后到某一点之后 a继续上升b开始下降 Early Sto ...
2018-04-25 17:39 0 916 推荐指数：
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