原文:深度学习:欠拟合问题的几种解决方案

深度学习:欠拟合问题的几种解决方案 发布者:AI柠檬博主 深度学习:欠拟合问题的几种解决方案有 条评论 就我目前所遇到的来说,神经网络的欠拟合大致分为两种情况,一种是神经网络的拟合能力不足,一种是网络配置的问题。先说说欠拟合的特征吧,即如何判断当前是不是欠拟合,以及到底是上述我说的哪一种情况。 我们先用两张图来说明一下吧: 如果我们训练神经网络的时候,在训练集上得到了这样的loss: 以及这样的 ...

2019-12-20 09:52 0 4627 推荐指数:

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动手学习Pytorch(4)--过拟合拟合及其解决方案

拟合拟合及其解决方案拟合拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差 ...

Tue Feb 18 08:16:00 CST 2020 0 1227
拟合拟合及其解决方案

拟合拟合及其解决方案拟合拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)。通俗来讲,前者指模型在训练 ...

Sun Feb 16 06:18:00 CST 2020 0 3849
拟合拟合的原因以及解决方案

作者:我执 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/271727854 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 有哪些原因会导致过拟合? 数据层面 训练集和测试集的数据分布不一致 ...

Thu Sep 16 06:16:00 CST 2021 0 270
深度学习(九)过拟合拟合

拟合拟合是在网络训练中常常碰到的问题拟合(overfit):训练误差小,但是对于测试集上的误差很大。可能模型过于复杂,训练中只”记住”了训练样本,然而其泛化误差却很高。 拟合(underfit):训练误差很大,无法找到合适的函数描述数据集 下面介绍这两种情况下 ...

Sat Aug 18 02:53:00 CST 2018 0 1247
拟合和过拟合出现原因及解决方案

机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测,而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差,对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力,追求这种泛化能力始终是机器学习的目标 过拟合 ...

Tue Mar 05 22:49:00 CST 2019 0 5078
出现过拟合拟合的原因以及解决方案

学习李宏毅机器学习的课程中,在第二课中遇到了两个概念:过拟合(overfitting)和拟合(underfitting),老师对于这两个概念产生的原因以及解决方案没有提及太多,所以今天就让我们一起学习一下有关这两个名词的概念、如何避免等等。 目录 1.过拟合(overfitting)和 ...

Fri Mar 15 23:23:00 CST 2019 1 2284
 
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