正則化——解決過擬合問題
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 ...
原文：解決過擬合：如何在PyTorch中使用標簽平滑正則化
什么是標簽平滑 在PyTorch中如何去使用它 在訓練深度學習模型的過程中，過擬合和概率校准 probability calibration 是兩個常見的問題。一方面，正則化技術可以解決過擬合問題，其中較為常見的方法有將權重調小，迭代提前停止以及丟棄一些權重等。另一方面，Platt標度法和isotonic regression法能夠對模型進行校准。但是有沒有一種方法可以同時解決過擬合和模型過度自信 ...
2020-04-02 13:20 0 1327 推薦指數：
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機器學習中使用「正則化來防止過擬合」到底是一個什么原理？為什么正則化項就可以防止過擬合？
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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 ...
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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 ...