5.線性回歸-欠擬合和過擬合以及過擬合時的解決方法-正則化
1 定義 過擬合：一個假設在訓練數據上能夠獲得比其他假設更好的擬合， 但是在測試數據集上卻不能很好地擬合數據，此時認為這個假設出現了過擬合的現象。(模型過於復雜) 欠擬合：一個假設在訓練數據上不能獲得更好的擬合，並且在測試數據集上也不能很好地擬合數據，此時認為這個假設出現了欠擬合的現象 ...
原文：欠擬合，過擬合及正則化
在設計Machine Learning系統時，我們很難從系統運行之前就得知系統的 復雜程度 。在線性回歸中，我們可以將此問題等同為：使用幾維參數，是否需要涉及更復雜的多項式，以及本文的一個新概念 Regularization Parameter。本文，將討論Underfit，Overfit基本理論，及如何改進系統復雜度，使其能夠使其在准確擬合現有訓練樣例的情況下，盡可能准確預測新數據。 Under ...
2017-06-12 11:18 0 2749 推薦指數：
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正則化如何防止過擬合
在訓練數據不夠多時，或者overtraining時，常常會導致overfitting（過擬合）。其直觀的表現如下圖所示，隨着訓練過程的進行，模型復雜度增加，在training data上的error漸漸減小，但是在驗證集上的error卻反而漸漸增大——因為訓練出來的網絡過擬合了訓練集，對訓練集外 ...
防止或減輕過擬合的方式（一）——正則化
在進行模型搭建時常用的解決過擬合的方法有以下幾種： · 采用更多的數據 · 迫使模型的復雜度降低（減少層數、正則化） · dropout（提高魯棒性） · 提早結束訓練過程 · 數據增強 這里重點講正則化(regularization) 假定對於一個二分類問題 ...
正則化——解決過擬合問題
線性回歸例子 如果 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}x\] 通過線性回歸得到的曲線可能如下圖 這種情況下，曲線對數據的擬合程度不好。這種情況稱為“Underfit”，這種情況屬於“High bias”（高 ...
為什么正則化可以減小過擬合？
0范數：向量中非零元素的個數。 1范數：為絕對值之和。1范數和0范數可以實現稀疏，1因具有比L0更好的優化求解特性而被廣泛應用。 2范數：就是通常意義上的模，L2范數是指向量各元素的平方和然后求平方根。我們讓L2范數的正則項||W||2最小，可以使得W的每個元素都很小，都接近於 ...
（五）用正則化(Regularization)來解決過擬合
1 過擬合 過擬合就是訓練模型的過程中，模型過度擬合訓練數據，而不能很好的泛化到測試數據集上。出現over-fitting的原因是多方面的： 1） 訓練數據過少，數據量與數據噪聲是成反比的，少量數據導致噪聲很大 2 ）特征數目過多導致模型過於復雜，如下面的圖所示： 看上圖中的多項式回歸 ...
TensorFlow 過擬合與正則化(regularizer)
所謂過擬合，就是當一個模型過於復雜后，它可以很好的處理訓練數據的每一個數據，甚至包括其中的隨機噪點。而沒有總結訓練數據中趨勢。使得在應對未知數據時錯誤里一下變得很大。這明顯不是我們要的結果。 我們想要的是在訓練中，忽略噪點的干擾，總結整體趨勢。在應對未知數據時也能保持訓練時的正確率。 上圖 ...