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 ...
原文：CNN 防止過擬合的方法
CNN 防止過擬合的方法 因為數據量的限制以及訓練參數的增多，幾乎所有大型卷積神經網絡都面臨着過擬合的問題，目前常用的防止過擬合的方法有下面幾種： . data augmentation: 這點不需要解釋太多，所有的過擬合無非就是訓練樣本的缺乏和訓練參數的增加。 一般要想獲得更好的模型，需要大量的訓練參數，這也是為什么CNN網絡越來越深的原因之一，而如果訓練樣本缺乏多樣性， 那再多的訓練參數也毫無 ...
2017-10-16 10:46 0 4765 推薦指數：
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知乎上的回答：https://www.zhihu.com/question/59201590 深度學習防止過擬合的方法 過擬合即在訓練誤差很小,而泛化誤差很大,因為模型可能過於的復雜,使其”記住”了訓練樣本,然而其泛化誤差卻很高,在傳統的機器學習方法中有很大防止過擬合的方法 ...
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 ...
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防止過擬合 可以通過 １ 增加augmentation(flip imgaug) 2 增加pooling(因為沒有參數) ３ 增加l2正則化 lr正則化，就是l2范數，所以增加了l2范數loss會變成這樣 loss = L + lmda/2 * ||w|| l2范數 ...
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機器學習中防止過擬合的處理方法
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 ...
一文讀懂：防止過擬合的所有方法
什么是過擬合 過擬合就是在訓練集上表現得非常好，在測試集上表現得不好。也就是我們俗稱的泛化能力弱。 過擬合無法避免，只能緩解，那么如何緩解呢？方法太多了。這篇文章一一介紹。 數據集增強Augmentation 圖像上，翻轉，平移，縮放，旋轉，鏡像，增強對比度，增強亮度等諸多方式。 我在下面 ...
關於 Dropout 防止過擬合的問題
關於 Dropout 可以防止過擬合，出處：深度學習領域大神 Hinton，在2012年文獻：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出的。 【Dropout 可以防止 ...