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：tensorflow 邏輯回歸之解決欠擬合問題（一）
本篇主要總結 .二分類邏輯回歸簡單介紹 ， .算法的實現 .對欠擬合問題的解決方法及實現 第二部分 .邏輯回歸 邏輯回歸主要用於非線性分類問題。具體思路是首先對特征向量進行權重分配之后用 sigmoid 函數激活。如下公式 : h gt . 時，分類為 。h lt . 時分類為 。 損失函數：如下公式 ： 梯度下降公式如下公式 推導過程略 ： .tensorflow 實現，代碼如下： 實現之后，結 ...
2019-01-14 20:26 0 692 推薦指數：
相關推薦
5.線性回歸-欠擬合和過擬合以及過擬合時的解決方法-正則化
1 定義 過擬合：一個假設在訓練數據上能夠獲得比其他假設更好的擬合， 但是在測試數據集上卻不能很好地擬合數據，此時認為這個假設出現了過擬合的現象。(模型過於復雜) 欠擬合：一個假設在訓練數據上不能獲得更好的擬合，並且在測試數據集上也不能很好地擬合數據，此時認為這個假設出現了欠擬合的現象 ...
深度學習中過擬合、欠擬合問題及解決方案
，然后使用該模型去擬合未來的數據。 在我們機器學習和深度學習的訓練過程中，經常會出現過擬合和欠擬合的現象。訓 ...
過擬合和欠擬合問題總結
一、過擬合問題 1.1 問題定義 過擬合（overfitting）是指在模型參數擬合過程中的問題，由於訓練數據包含抽樣誤差，訓練時，復雜的模型將抽樣誤差也考慮在內，將抽樣誤差也進行了很好的擬合。具體表現就是最終模型在訓練集上效果好；在測試集上效果差。模型泛化能力弱。 1.2 出現過擬合的原因 ...
Tensorflow基本開發步驟--以邏輯回歸擬合二維數據為例
基本開發步驟 准備數據 模型搭建 正向模型搭建 反向模型搭建 迭代訓練模型 訓練模型 訓練模型可視化 使用模型 ...
深度學習：欠擬合問題的幾種解決方案
深度學習：欠擬合問題的幾種解決方案 發布者：AI檸檬博主 ...
欠擬合、過擬合及解決方法
。 解決方法： 1、添加其它的特征項，有時候模型欠擬合是數據的特征項不夠造成的，可以添加其 ...
過擬合、欠擬合及其解決方案
過擬合、欠擬合及其解決方案 過擬合、欠擬合的概念 權重衰減 丟棄法 模型選擇、過擬合和欠擬合 訓練誤差和泛化誤差 在解釋上述現象之前，我們需要區分訓練誤差（training error）和泛化誤差（generalization error）。通俗來講，前者指模型在訓練 ...