原文:過擬合及常見處理辦法整理(總結)

過擬合及常見處理辦法整理 總結 一 總結 一句話總結: I 參數過多:減少層數,減少每層節點個數 II 樣本過少:增加樣本 獲取更多樣本,在已有樣本上操作來增加樣本 III 正則化 regularization :限制權值 Weight decay:當網絡權值較小時,神經元的激活函數工作在線性區,此時神經元的擬合能力較弱 類似線性神經元 。對於每個神經元而言,其激活函數在不同區間的性能是不同的 I ...

2020-09-17 17:34 0 661 推薦指數:

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Halcon激光條處理擬合直線思路整理

高斯模糊擬合激光條法: dev_close_window () * 設置顏色 dev_set_color ('green') * 讀取圖像 read_image (Image, 'images3/1') * 獲得圖像尺寸 get_image_size (Image, Width ...

Wed Sep 23 00:08:00 CST 2020 0 542
Zabbix 常見問題處理整理

zabbix是一個基於WEB界面的提供分布式系統監視以及網絡監視功能的企業級的開源解決方案。 下載: http://www.zabbix.com/download.php 幫助:https://ww ...

Sat Mar 04 18:34:00 CST 2017 0 3466
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 ...

Sat Apr 25 07:35:00 CST 2020 0 807
擬合與過擬合技術總結

前言: 機器學習的模式是通過大量的數據喂給一個模型,模型會根據數據不斷調整自身參數,最終具備判別這些數據的模式或特征的能力。若模型無法從這些數據中訓練出一個很好的效果,則認為它是欠擬合。若模型在訓練的時候達到很好的效果,而在未參與訓練的數據上測試,效果不好,則認為它是過擬合。 在本文,將介紹欠 ...

Tue Jun 15 06:16:00 CST 2021 0 209
Android Studio常見報錯及處理辦法

在Android Studio上點了update,系統自動升級,自動重啟Android Studio后,以前的項目Gradle正常編譯: 解決辦法:升級后的版本號:日志中的報錯詳情 C:\Users\Administrator\.AndroidStudio1.3\system ...

Sun Sep 06 04:25:00 CST 2015 0 3371
HDFS小文件常見處理辦法

1、 在數據采集的時候,就將小文件或小批數據合成大文件再上傳 HDFS2、 在業務處理之前,在 HDFS 上使用 MapReduce 程序對小文件進行合並3、 在 MapReduce 處理時,可采用 CombineFileInputFormat 提高效率 ...

Mon Jan 06 22:26:00 CST 2020 0 703
Redis常見問題及處理辦法(轉)

Redis使用過程中要注意的事項 Redis使用起來很簡單,但是在實際應用過程中,一定會碰到一些比較麻煩的問題,常見的問題有 redis ...

Sat Oct 30 05:53:00 CST 2021 0 1006
 
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