TensorFlow从1到2（八）过拟合和欠拟合的优化
《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 ...
原文：[模型优化]模型欠拟合及过拟合判断、优化方法
模型优化 模型欠拟合及过拟合判断 优化方法 一 模型欠拟合及过拟合简介 模型应用时发现效果不理想，有多种优化方法，包含： 添加新特征 增加模型复杂度 减小正则项权重 获取更多训练样本 减少特征数目 增加正则项权重 具体采用哪种方法，才能够有效地提高模型精度，我们需要先判断模型是欠拟合，还是过拟合，才能确定下一步优化方向。 图 模型欠拟合，即高偏差 high bias ，是指模型未训练出数据集的特 ...
2018-09-15 21:25 0 2342 推荐指数：
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