深度學習-偏差、方差、歸一化
偏差和方差衡量的必要性，因為深度學習中，根據沒免費午餐定理，降低了偏差一定增加了方差，降低了方差也增加了偏差。 高偏差：欠擬合，線性不能充分擬合，非線性才能充分擬合 高方差：過擬合，對部分點描述過度，泛化誤差增大 偏差和方差一定程度對應着訓練誤差和驗證誤差。 基本誤差為0的情況下 ...
原文：深度學習模型訓練之偏差與方差
此篇 TensorFlow簡要教程及線性回歸算法示例 介紹了使用TensorFlow進行機器學習的基本流程，此篇 介紹一個快速確定神經網絡模型中各層矩陣維度的方法 介紹了在設計神經網絡的時候怎么確定各層矩陣的維度 矩陣的行數與列數 ，接下來就可以開始訓練模型了，在訓練模型的過程中，怎么衡量模型的好壞呢 通常用模型與真實之間的誤差來表示，誤差由 偏差 和 方差 兩部分組成。 Bias 偏差 模型在樣 ...
2018-12-06 16:29 0 855 推薦指數：
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