《動手學深度學習》系列筆記 —— 過擬合、欠擬合極其解決方案(權重衰減法、丟棄法)
過的損失函數，例如線性回歸用到的平方損失函數和softmax回歸用到的交叉熵損失函數。 機器學習模型 ...
原文：小白學習之pytorch框架(6)-模型選擇(K折交叉驗證)、欠擬合、過擬合(權重衰減法(=L2范數正則化)、丟棄法)、正向傳播、反向傳播
下面要說的基本都是 動手學深度學習 這本花書上的內容，圖也采用的書上的 首先說的是訓練誤差 模型在訓練數據集上表現出的誤差 和泛化誤差 模型在任意一個測試數據集樣本上表現出的誤差的期望 模型選擇 驗證數據集 validation data set ，又叫驗證集 validation set ，指用於模型選擇的在train set和test set之外預留的一小部分數據集 若訓練數據不夠時，預留驗證 ...
2020-01-06 11:04 0 1263 推薦指數：
相關推薦
Pytorch_第八篇_深度學習 (DeepLearning) 基礎 [4]---欠擬合、過擬合與正則化
深度學習 (DeepLearning) 基礎 [4]---欠擬合、過擬合與正則化 Introduce 在上一篇“深度學習 (DeepLearning) 基礎 [3]---梯度下降法”中我們介紹了梯度下降的主要思想以及優化算法。本文將繼續學習深度學習的基礎知識，主要涉及： 欠擬合 ...
欠擬合，過擬合及正則化
，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 ...
機器學習之路： python線性回歸 過擬合 L1與L2正則化
git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 通過比較 經過正則化的模型 泛化能力明顯的更好啦 ...
L1正則化與L2正則化詳解及解決過擬合的方法
歐氏距離（Euclidean distance）也稱歐幾里得度量、歐幾里得度量，是一個通常采用的距離定義，它是在m維空間中兩個點之間的真實距離。在二維和三維空間中的歐氏距離的就是兩點之間的距離。 Lp space p范數：║x║p=(|x1|^p+|x2|^p+…+|xn|^p)^{1/p ...
L1范數與L2范數正則化
2018-1-26 雖然我們不斷追求更好的模型泛化力，但是因為未知數據無法預測，所以又期望模型可以充分利用訓練數據，避免欠擬合。這就要求在增加模型復雜度、提高在可觀測數據上的性能表現得同時，又需要兼顧模型的泛化力，防止發生過擬合的情況。為了平衡這兩難的選擇，通常采用兩種模型正則化的方法：L1范數 ...
L0、L1、L2范數正則化
一、范數的概念 向量范數是定義了向量的類似於長度的性質，滿足正定，齊次，三角不等式的關系就稱作范數。 一般分為L0、L1、L2與L_infinity范數。 二、范數正則化背景 1. 監督機器學習問題無非就是“minimizeyour error while ...
最小二乘擬合，L1、L2正則化約束--轉
原文地址：http://blog.csdn.net/u013164528/article/details/45042895 最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間 ...