深度學習基礎系列（八）| 偏差和方差
當我們費勁周章不斷調參來訓練模型時，不可避免地會思考一系列問題，模型好壞的評判標准是什么？改善模型的依據何在？何時停止訓練為佳？ 要解決上述問題，我們需要引入偏差和方差這兩個概念，理解他們很重要，也是后續了解過擬合、正則化、提早終止訓練、數據增強等概念和方法的前提。 一、概念定義 ...
原文：深度學習-偏差、方差、歸一化
偏差和方差衡量的必要性，因為深度學習中，根據沒免費午餐定理，降低了偏差一定增加了方差，降低了方差也增加了偏差。 高偏差：欠擬合，線性不能充分擬合，非線性才能充分擬合 高方差：過擬合，對部分點描述過度，泛化誤差增大 偏差和方差一定程度對應着訓練誤差和驗證誤差。 基本誤差為 的情況下， 訓練誤差降低，即降低偏差 的基礎上，降低方差，即驗證集誤差也降低，降低方差。 正則方法：L L dropout 提前 ...
2021-09-30 21:16 0 116 推薦指數：
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