原文:lecture9-提高模型泛化能力的方法

HInton第 課,這節課沒有放論文進去。。。。。如有不對之處還望指正。話說hinton的課果然信息量夠大。推薦認真看PRML Pattern Recognition andMachine Learning 。 摘自PRML中 頁。 正文: 一 提高泛化方法的概述 在這部分中,將會介紹通過減少 當一個模型的數據表現能力大大的超過訓練時提供的數據而產生的 過擬合來提高模型的泛化能力,將會介紹不同的方 ...

2014-11-28 14:42 0 5393 推薦指數:

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提高泛化能力方法

目錄 數據增強 預處理 均值減法 均一化 白化 Dropout DropConnect 返回 我的研究方向(R ...

Fri Sep 03 18:13:00 CST 2021 0 96
[問題] 分類模型泛化能力不好

明了,訓練出的模型在實際應用時會有很大的不適應。 目前做的性別分類和年齡估計應用,就出現了泛化能力不好的問題 ...

Tue Mar 22 19:53:00 CST 2016 0 1989
機器學習-過擬合與增強模型泛化能力

過擬合是什么呢? 過擬合簡單來說就是模型是由訓練數據集得來的,得到的模型只針對訓練集有更好的預測效果,對於未知的數據集預測效果很差。這其實是由於訓練過程中,模型過於偏向於訓練數據集,導致模型對訓練數據集的擬合效果很好,導致模型失去了泛化能力模型泛化能力即指模型對於未知數據的預測 ...

Sun Feb 09 06:39:00 CST 2020 1 705
模型泛化

1.過擬合與樂觀模型 有監督學習的基本目標是准確預測,當對模型進行性能評估時,需要確定模型對新數據的性能如何。即需要一個指標來確定預測的泛化能力如何。對於回歸問題來說,標准評價指標是均方誤差(Mean Squared Error)。它是目標變量真實值和預測值之差的平方和的均值。參看 ...

Sun Oct 15 23:03:00 CST 2017 0 1271
模型泛化

模型泛化 目錄 模型泛化 一、交叉驗證 二、偏差方差權衡 三、模型正則化 1、嶺回歸(Ridege Regression) 2、LASSO Regularization 3、解釋Ridge ...

Mon Aug 12 07:49:00 CST 2019 0 967
機器學習中模型泛化能力和過擬合現象(overfitting)的矛盾、以及其主要緩解方法正則化技術原理初探

1. 從多項式曲線擬合中的過擬合問題說起 我們以一個簡單的回歸問題開始,說明許多關鍵的概念。 假設我們觀察到一個實值輸入變量x,我們想使用這個觀察來預測實值目標變量t的值。 對於這個目的,一個很好的方法是考慮一個使用已知的產生方式人工制造出的例子 ...

Fri Nov 30 03:40:00 CST 2018 0 2652
思考深度學習的泛化能力

版權聲明:本文為博主原創文章,轉載請注明出處 http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/56016180 深度神經網絡往往帶有大量的參數,但依然表現出很強的泛化能力(指訓練好的模型在未見過的數據上的表現)。 深度 ...

Wed Mar 14 00:09:00 CST 2018 0 3037
如何增加深度學習模型泛化能力(L1/L2正則化,dropout,數據增強等等)

這是專欄《AI初識境》的第9篇文章。所謂初識,就是對相關技術有基本了解,掌握了基本的使用方法。 今天來說說深度學習中的generalization問題,也就是泛化和正則化有關的內容。 作者&編輯 | 言有三 1 什么是generalization 機器學習方法訓練出來一個模型,希望 ...

Sun Apr 10 02:08:00 CST 2022 0 647
 
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