正则化——解决过拟合问题
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 ...
原文：解决过拟合：如何在PyTorch中使用标签平滑正则化
什么是标签平滑 在PyTorch中如何去使用它 在训练深度学习模型的过程中，过拟合和概率校准 probability calibration 是两个常见的问题。一方面，正则化技术可以解决过拟合问题，其中较为常见的方法有将权重调小，迭代提前停止以及丢弃一些权重等。另一方面，Platt标度法和isotonic regression法能够对模型进行校准。但是有没有一种方法可以同时解决过拟合和模型过度自信 ...
2020-04-02 13:20 0 1327 推荐指数：
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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 ...
机器学习中使用「正则化来防止过拟合」到底是一个什么原理？为什么正则化项就可以防止过拟合？
原文：http://www.zhihu.com/question/20700829 27 个回答 .zm-item-answer"}" data-init="{"pa ...
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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 ...
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深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合、过拟合与正则化 Introduce 在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降法”中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法。本文将继续学习深度学习的基础知识，主要涉及： 欠拟合 ...
L1正则化与L2正则化详解及解决过拟合的方法
欧氏距离（Euclidean distance）也称欧几里得度量、欧几里得度量，是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离。 L ...
5.线性回归-欠拟合和过拟合以及过拟合时的解决方法-正则化
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 ...