在訓練數據不夠多時，或者overtraining時，常常會導致overfitting（過擬合）。其直觀的表現如下圖所示，隨着訓練過程的進行，模型復雜度增加，在training data上的error漸漸減小，但是在驗證集上的error卻反而漸漸增大——因為訓練出來的網絡過擬合了訓練集，對訓練集外 ...

，及如何改進系統復雜度，使其能夠使其在准確擬合現有訓練樣例的情況下，盡可能准確預測新數據。 U ...

在進行模型搭建時常用的解決過擬合的方法有以下幾種： 　　· 采用更多的數據 　　· 迫使模型的復雜度降低（減少層數、正則化） 　　· dropout（提高魯棒性） 　　· 提早結束訓練過程 　　· 數據增強 這里重點講正則化(regularization) 假定對於一個二分類問題 ...

線性回歸例子 如果 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}x\] 通過線性回歸得到的曲線可能如下圖 這種情況下，曲線對數據的擬合程度不好。這種情況稱為“Underfit”，這種情況屬於“High bias”（高 ...

1 過擬合 過擬合就是訓練模型的過程中，模型過度擬合訓練數據，而不能很好的泛化到測試數據集上。出現over-fitting的原因是多方面的： 1） 訓練數據過少，數據量與數據噪聲是成反比的，少量數據導致噪聲很大 2 ）特征數目過多導致模型過於復雜，如下面的圖所示： 看上圖中的多項式回歸 ...

所謂過擬合，就是當一個模型過於復雜后，它可以很好的處理訓練數據的每一個數據，甚至包括其中的隨機噪點。而沒有總結訓練數據中趨勢。使得在應對未知數據時錯誤里一下變得很大。這明顯不是我們要的結果。 我們想要的是在訓練中，忽略噪點的干擾，總結整體趨勢。在應對未知數據時也能保持訓練時的正確率。 上圖 ...

摘要： Dropout正則化是最簡單的神經網絡正則化方法。閱讀完本文，你就學會了在Keras框架中，如何將深度學習神經網絡Dropout正則化添加到深度學習神經網絡模型里。 Dropout正則化是最簡單的神經網絡正則化方法。其原理非常簡單粗暴：任意丟棄神經網絡層中的輸入，該層可以是數據 ...

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 ...