over-fitting、under-fitting 與 regularization
機器學習中一個重要的話題便是模型的泛化能力，泛化能力強的模型才是好模型，對於訓練好的模型，若在訓練集表現差，不必說在測試集表現同樣會很差，這可能是欠擬合導致；若模型在訓練集表現非常好，卻在測試集上差強 ...
原文：tensorflow用dropout解決over fitting
在機器學習中可能會存在過擬合的問題，表現為在訓練集上表現很好，但在測試集中表現不如訓練集中的那么好。 圖中黑色曲線是正常模型，綠色曲線就是overfitting模型。盡管綠色曲線很精確的區分了所有的訓練數據，但是並沒有描述數據的整體特征，對新測試數據的適應性較差。 一般用於解決過擬合的方法有增加權重的懲罰機制，比如L 正規化，但在本處我們使用tensorflow提供的dropout方法，在訓練的 ...
2018-06-23 12:00 0 1445 推薦指數：
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