機器學習中防止過擬合方法
過擬合 在進行數據挖掘或者機器學習模型建立的時候，因為在統計學習中，假設數據滿足獨立同分布，即當前已產生的數據可以對未來的數據進行推測與模擬，因此都是使用歷史數據建立模型，即使用已經產生的數據去訓練，然后使用該模型去擬合未來的數據。但是一般獨立同分布的假設往往不成立，即數據的分布可能會 ...
原文：深度學習中防止過擬合的方法
深度學習由於超參數的個數比較多，訓練樣本數目相對超參數來說略顯不足，一不小心就容易發生過擬合。從本質上來說，過擬合是因為模型的學習能力太強，除了學習到了樣本空間的共有特性外，還學習到了訓練樣本集上的噪聲。因為這些噪聲的存在，導致了模型的泛化性能下降。在深度學習中如何克服過擬合的問題呢 一般來說有以下 種方法： data augmentation data augmentation即數據增強，數據增 ...
2017-02-09 23:19 0 3127 推薦指數：
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原文地址：一只鳥的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49429629，http://blog.csdn.net/ztf312/article/details/50894115 防止過擬合的處理方法 過擬合 ...
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1、過擬合問題 欠擬合：根本原因是特征維度過少，模型過於簡單，導致擬合的函數無法滿足訓練集，誤差較大； 解決方法：增加特征維度，增加訓練數據； 過擬合：根本原因是特征維度過多，模型假設過於復雜，參數過多，訓練數據過少，噪聲過多，導致擬合的函數完美的預測訓練集，但對新數據的測試 ...
深度學習中 --- 解決過擬合問題（dropout, batchnormalization）
過擬合，在Tom M.Mitchell的《Machine Learning》中是如何定義的：給定一個假設空間H，一個假設h屬於H，如果存在其他的假設h’屬於H,使得在訓練樣例上h的錯誤率比h’小，但在整個實例分布上h’比h的錯誤率小，那么就說假設h過度擬合訓練數據。 也就是說，某一假設過度的擬合 ...