神經網絡防止過擬合的方法
知乎上的回答：https://www.zhihu.com/question/59201590 深度學習防止過擬合的方法 過擬合即在訓練誤差很小,而泛化誤差很大,因為模型可能過於的復雜,使其”記住”了訓練樣本,然而其泛化誤差卻很高,在傳統的機器學習方法中有很大防止過擬合的方法 ...
原文：神經網絡中出現過擬合的原因和幾種解決方法
過擬合產生的原因 過擬合的表現：模型在訓練集上誤差很小，在測試集上誤差很大。 過擬合主要由兩個方面決定：一是數據集，二是模型。 我認為過擬合問題目前來說只能減少不能避免。 數據集角度： 我們知道無論是機器學習還是深度學習，都是通過在訓練集上做訓練來最小化訓練集上的損失函數來得到想要的模型，也就是說我們希望在訓練集上學習到的規律能夠泛化到真實數據集上，這里其實潛藏了一個假設就是訓練集上的分布和真實數 ...
2020-03-18 11:59 0 2422 推薦指數：
相關推薦
【tensorflow】神經網絡的優化：指數衰減學習率、過擬合和欠擬合的解決方法、激活函數&損失函數&優化器的選擇
神經網絡的復雜度 1.空間復雜度 層數 = 隱藏層的層數 + 1個輸出層 總參數 = 總w + 總b 2.時間復雜度 乘加運算次數 = 總w 指數衰減學習率 學習率lr表征了參數每次更新的幅度，設置過小，參數更新會很慢，設置過大，參數不容易收斂 ...
神經網絡過擬合問題
在訓練數據不夠多，網絡結構很復雜，或者overtraining時，可能會產生過擬合問題。 一般我們會將整個數據集分為訓練集training data、validation data，testing data。這個validation data是什么？它其實就是用來避免過擬合的，在訓練 ...
神經網絡中的過擬合
先說下一般對原始數據的划分為什么分為訓練集、驗證集、測試集三個部分？ train data的作用是訓練模型，validation data的作用是對模型的超參數進行調節，為什么不直接在test data上對參數進行調節？因為如果在test data上來調節參數，那么隨着訓練的進行，我們的網絡 ...
在邊緣設備上擬合大型神經網絡的方法總結
前言： 對於任何想要創建可擴展服務的人來說，部署大內存的深度學習算法是一項挑戰。 從長遠來看，雲服務是昂貴的。 在邊緣設備上離線部署模型更便宜，並且還有其他好處。 唯一的缺點是它們缺乏內存和計算能力。 本文探討了一些可用於在內存受限設置中擬合神經網絡的技術。 不同的技術用於“訓練”和“推理 ...
過擬合與欠擬合 之原因和解決方法
目錄 1、基本介紹 2、原因 3、解決方法 4、正則化 4.2 L2正則化 4.1 L1正則化 1、基本介紹 過擬合：指為了得到一致性假設而使假設變得過度嚴格。在模型參數擬合過程中，由於訓練數據包含抽樣誤差 ...
用神經網絡擬合數據
1 神經元 從本質上講，神經元不過是輸入的線性變換（例如，輸入乘以一個數[weight，權重]，再加上一個常數[偏置，bias]），然后再經過一個固定的非線性函數（稱為激活函數）。 神經元：線性變換后再經過一個非線性函數 數學上，你可以將其寫為o=f(wx+b) o = f ...
BP神經網絡擬合給定函數
近期在准備美賽，因為比賽需要故重新安裝了matlab，在里面想嘗試一下神將網絡工具箱。就找了一個看起來還挺賞心悅目的函數例子練練 ...