深度学习-偏差、方差、归一化
偏差和方差衡量的必要性，因为深度学习中，根据没免费午餐定理，降低了偏差一定增加了方差，降低了方差也增加了偏差。 高偏差：欠拟合，线性不能充分拟合，非线性才能充分拟合 高方差：过拟合，对部分点描述过度，泛化误差增大 偏差和方差一定程度对应着训练误差和验证误差。 基本误差为0的情况下 ...
原文：深度学习模型训练之偏差与方差
此篇 TensorFlow简要教程及线性回归算法示例 介绍了使用TensorFlow进行机器学习的基本流程，此篇 介绍一个快速确定神经网络模型中各层矩阵维度的方法 介绍了在设计神经网络的时候怎么确定各层矩阵的维度 矩阵的行数与列数 ，接下来就可以开始训练模型了，在训练模型的过程中，怎么衡量模型的好坏呢 通常用模型与真实之间的误差来表示，误差由 偏差 和 方差 两部分组成。 Bias 偏差 模型在样 ...
2018-12-06 16:29 0 855 推荐指数：
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