機器學習中模型泛化能力和過擬合現象(overfitting)的矛盾、以及其主要緩解方法正則化技術原理初探
1. 從多項式曲線擬合中的過擬合問題說起 我們以一個簡單的回歸問題開始，說明許多關鍵的概念。 假設我們觀察到一個實值輸入變量x，我們想使用這個觀察來預測實值目標變量t的值。 對於這個目的，一個很好的方法是考慮一個使用已知的產生方式人工制造出的例子 ...
原文：CNN學習筆記：正則化緩解過擬合
CNN學習筆記：正則化緩解過擬合 過擬合現象 在下圖中，雖然綠線完美的匹配訓練數據，但太過依賴，並且與黑線相比，對於新的測試數據上會具有更高的錯誤率。雖然這個模型在訓練數據集上的正確率很高，但這個模型卻很難對從未見過的數據做出正確響應，認為該模型存在過擬合現象。 綠線代表過擬合模型，黑線代表正則化模型。故我們使用正則化來解決過擬合問題。 正則化模型 正則化是機器學習中通過顯示控制模型復雜度來避免模 ...
2019-01-03 22:24 0 2205 推薦指數：
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