解決擬合與過擬合問題的方法： 一、網絡層數選擇 代碼如下： 5種網絡層數的擬合效果如下： 可知網絡層數為1，擬合結果較為合理 二、Dropout的影響 代碼如下： 結果如下圖所示： dropout訓練斷開一定網絡連接，避免過擬合，測試時連接 ...

''' 思路：1、調用數據集 2、定義用來實現神經元功能的函數（包括解決過擬合） 3、定義輸入和輸出的數據4、定義隱藏層（函數）和輸出層（函數） 5、分析誤差和優化數據（改變權重）6、執行神經網絡 '''import tensorflow as tffrom sklearn.datasets ...

《從鍋爐工到AI專家(6)》一文中，我們把神經網絡模型降維，簡單的在二維空間中介紹了過擬合和欠擬合的現象和解決方法。但是因為條件所限，在該文中我們只介紹了理論，並沒有實際觀察現象和應對。 現在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持，可以非常容易的構建模型。我們可以方便的人 ...

視頻鏈接：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/ML-intro/ 1.定義層 定義 add_layer() ...

Fetch的意思就是在一個會話（session）中可以同時運行多個op。 Feed的字面意思是喂養，流入。在tensorflow里面就是說先聲明一個或者幾個tensor，先用占位符給他們留幾個位置，等到后面run的時候，再以其他形式比如字典的形式把值傳 ...

回歸：過擬合情況 / 分類過擬合 防止過擬合的方法有三種： 1 增加數據集 2 添加正則項 3 Dropout,意思就是訓練的時候隱層神經元每次隨機抽取部分參與訓練。部分不參與 最后對之前普通神經網絡分類mnist數據集的代碼進行優化，初始化權重參數的時候采用 ...

過擬合和欠擬合是在網絡訓練中常常碰到的問題 過擬合（overfit）：訓練誤差小，但是對於測試集上的誤差很大。可能模型過於復雜，訓練中只”記住”了訓練樣本，然而其泛化誤差卻很高。 欠擬合（underfit）：訓練誤差很大，無法找到合適的函數描述數據集 下面介紹這兩種情況下 ...

通過TensorFlow用神經網絡實現對二次函數的擬合。代碼來自莫煩TensorFlow教程。 運行結果： ...