深度学习基础系列（八）| 偏差和方差
当我们费劲周章不断调参来训练模型时，不可避免地会思考一系列问题，模型好坏的评判标准是什么？改善模型的依据何在？何时停止训练为佳？ 要解决上述问题，我们需要引入偏差和方差这两个概念，理解他们很重要，也是后续了解过拟合、正则化、提早终止训练、数据增强等概念和方法的前提。 一、概念定义 ...
原文：深度学习-偏差、方差、归一化
偏差和方差衡量的必要性，因为深度学习中，根据没免费午餐定理，降低了偏差一定增加了方差，降低了方差也增加了偏差。 高偏差：欠拟合，线性不能充分拟合，非线性才能充分拟合 高方差：过拟合，对部分点描述过度，泛化误差增大 偏差和方差一定程度对应着训练误差和验证误差。 基本误差为 的情况下， 训练误差降低，即降低偏差 的基础上，降低方差，即验证集误差也降低，降低方差。 正则方法：L L dropout 提前 ...
2021-09-30 21:16 0 116 推荐指数：
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