over-fitting、under-fitting 与 regularization
机器学习中一个重要的话题便是模型的泛化能力，泛化能力强的模型才是好模型，对于训练好的模型，若在训练集表现差，不必说在测试集表现同样会很差，这可能是欠拟合导致；若模型在训练集表现非常好，却在测试集上差强 ...
原文：tensorflow用dropout解决over fitting
在机器学习中可能会存在过拟合的问题，表现为在训练集上表现很好，但在测试集中表现不如训练集中的那么好。 图中黑色曲线是正常模型，绿色曲线就是overfitting模型。尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据，但是并没有描述数据的整体特征，对新测试数据的适应性较差。 一般用于解决过拟合的方法有增加权重的惩罚机制，比如L 正规化，但在本处我们使用tensorflow提供的dropout方法，在训练的 ...
2018-06-23 12:00 0 1445 推荐指数：
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