8、改善深層神經網絡之偏差與方差是否偏高判斷及解決辦法
偏差與方差主要與兩個因素有關：訓練集誤差（train set error）、驗證集誤差（dev set error） 接下來舉例說明： 1、高方差（數據過擬合）：假設訓練集誤差為1%（很小）、驗證集誤差為16%（較大），說明訓練時數據過擬合，在某種程度上，驗證集並沒有充分利用交叉驗證集 ...
原文：偏差和方差及其解決辦法
訓練神經網絡時，我們會有一個訓練集，一個測試集，人在這件事上幾乎是不會出錯的 當訓練集精度為 ，而測試集精度為 時 這時就是出現了過擬合，我們稱他為方差較高 當訓練集精度為 ，測試集精度也為 時 這就是擬合的不好，我們稱他為高偏差 為了之后表達方便我稱訓練集精度為a，測試集精度為b 高方差的解決辦法： 出現高方差時一般是，a,b先一起上升，然后到某一點之后 a繼續上升b開始下降 Early Sto ...
2018-04-25 17:39 0 916 推薦指數：
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