在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外 ...

，及如何改进系统复杂度，使其能够使其在准确拟合现有训练样例的情况下，尽可能准确预测新数据。 U ...

在进行模型搭建时常用的解决过拟合的方法有以下几种： 　　· 采用更多的数据 　　· 迫使模型的复杂度降低（减少层数、正则化） 　　· dropout（提高鲁棒性） 　　· 提早结束训练过程 　　· 数据增强 这里重点讲正则化(regularization) 假定对于一个二分类问题 ...

线性回归例子 如果 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}x\] 通过线性回归得到的曲线可能如下图 这种情况下，曲线对数据的拟合程度不好。这种情况称为“Underfit”，这种情况属于“High bias”（高 ...

1 过拟合 过拟合就是训练模型的过程中，模型过度拟合训练数据，而不能很好的泛化到测试数据集上。出现over-fitting的原因是多方面的： 1） 训练数据过少，数据量与数据噪声是成反比的，少量数据导致噪声很大 2 ）特征数目过多导致模型过于复杂，如下面的图所示： 看上图中的多项式回归 ...

所谓过拟合，就是当一个模型过于复杂后，它可以很好的处理训练数据的每一个数据，甚至包括其中的随机噪点。而没有总结训练数据中趋势。使得在应对未知数据时错误里一下变得很大。这明显不是我们要的结果。 我们想要的是在训练中，忽略噪点的干扰，总结整体趋势。在应对未知数据时也能保持训练时的正确率。 上图 ...

摘要： Dropout正则化是最简单的神经网络正则化方法。阅读完本文，你就学会了在Keras框架中，如何将深度学习神经网络Dropout正则化添加到深度学习神经网络模型里。 Dropout正则化是最简单的神经网络正则化方法。其原理非常简单粗暴：任意丢弃神经网络层中的输入，该层可以是数据 ...

CNN学习笔记：正则化缓解过拟合 过拟合现象 　　在下图中，虽然绿线完美的匹配训练数据，但太过依赖，并且与黑线相比，对于新的测试数据上会具有更高的错误率。虽然这个模型在训练数据集上的正确率很高，但这个模型却很难对从未见过的数据做出正确响应，认为该模型存在过拟合现象。 　　 　　绿线代表 ...