回归：过拟合情况 / 分类过拟合 防止过拟合的方法有三种： 1 增加数据集 2 添加正则项 3 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练。部分不参与 最后对之前普通神经网络分类mnist数据集的代码进行优化，初始化权重参数的时候采用 ...

解决拟合与过拟合问题的方法： 一、网络层数选择 代码如下： 5种网络层数的拟合效果如下： 可知网络层数为1，拟合结果较为合理 二、Dropout的影响 代码如下： 结果如下图所示： dropout训练断开一定网络连接，避免过拟合，测试时连接 ...

本篇主要总结1.二分类逻辑回归简单介绍 ， 2.算法的实现 3.对欠拟合问题的解决方法及实现（第二部分） 1.逻辑回归 逻辑回归主要用于非线性分类问题。具体思路是首先对特征向量进行权重分配之后用 sigmoid 函数激活。如下公式(1)(2) : h > 0.5时，分类为1。h ...

import numpyimport tensorflow as tf #自己创建的数据x_data = numpy.random.rand(100).astype(numpy.float32)#创建具有100个元素的数组y_data = x_data*0.1+0.3#具有自动遍历的功能 ...

神经网络的复杂度 1.空间复杂度 层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层 总参数 = 总w + 总b 2.时间复杂度 乘加运算次数 = 总w 指数衰减学习率 学习率lr表征了参数每次更新的幅度，设置过小，参数更新会很慢，设置过大，参数不容易收敛 ...

《从锅炉工到AI专家(6)》一文中，我们把神经网络模型降维，简单的在二维空间中介绍了过拟合和欠拟合的现象和解决方法。但是因为条件所限，在该文中我们只介绍了理论，并没有实际观察现象和应对。 现在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持，可以非常容易的构建模型。我们可以方便的人 ...

，然后使用该模型去拟合未来的数据。 在我们机器学习和深度学习的训练过程中，经常会出现过拟合和欠拟合的现象。训 ...

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 ...