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：tensorflow 逻辑回归之解决欠拟合问题（一）
本篇主要总结 .二分类逻辑回归简单介绍 ， .算法的实现 .对欠拟合问题的解决方法及实现 第二部分 .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 : h gt . 时，分类为 。h lt . 时分类为 。 损失函数：如下公式 ： 梯度下降公式如下公式 推导过程略 ： .tensorflow 实现，代码如下： 实现之后，结 ...
2019-01-14 20:26 0 692 推荐指数：
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1 定义 过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂) 欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象 ...
深度学习中过拟合、欠拟合问题及解决方案
，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 ...
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