TensorFlow從1到2（八）過擬合和欠擬合的優化
《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 ...
原文：[模型優化]模型欠擬合及過擬合判斷、優化方法
模型優化 模型欠擬合及過擬合判斷 優化方法 一 模型欠擬合及過擬合簡介 模型應用時發現效果不理想，有多種優化方法，包含： 添加新特征 增加模型復雜度 減小正則項權重 獲取更多訓練樣本 減少特征數目 增加正則項權重 具體采用哪種方法，才能夠有效地提高模型精度，我們需要先判斷模型是欠擬合，還是過擬合，才能確定下一步優化方向。 圖 模型欠擬合，即高偏差 high bias ，是指模型未訓練出數據集的特 ...
2018-09-15 21:25 0 2342 推薦指數：
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