,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 ...
深度学习 DeepLearning 基础 欠拟合 过拟合与正则化 Introduce 在上一篇 深度学习 DeepLearning 基础 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: 欠拟合和过拟合 正则化 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出。 欠拟合和过拟合 要理解欠拟合和过拟合,我们需要先清楚一对概念,即偏差和方差。 偏差和方差是深度学 ...
2020-08-05 20:48 0 695 推荐指数:
,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 ...
过拟合和欠拟合是在网络训练中常常碰到的问题 过拟合(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。 欠拟合(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 ...
下面要说的基本都是《动手学深度学习》这本花书上的内容,图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 验证数据集(validation data set),又叫验证集(validation ...
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 ...
到现在为止,我们已经学习了几种不同的学习算法,包括线性回归和逻辑回归,它们能够有效地解决许多问题,但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时,会遇到过拟合(over-fitting)的问题,可能会导致它们效果很差。 一:过度拟合问题 (一)线性回归中的过拟合问题 继续使用线性回归来预测房价 ...
深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数 Introduce 在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念。本文主要介绍神经网络常用的损失函数。 以下均为个人学习 ...
深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降法 Introduce 在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数”中我们介绍了神经网络常用的损失函数。本文将继续学习深度学习的基础知识,主要涉及基于梯度下降的一类优化算法 ...
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 ...