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搜索资源列表

  1. Standford机器学习 逻辑回归（Logistic Regission）以及过拟合问题解决（Regularization）

  2. Standford机器学习 逻辑回归（Logistic Regission）以及过拟合问题解决（Regularization

  3. 所属分类：专业指导

  1. 过拟合问题解决方案视频讲解.wmv

  2. 过拟合问题解决方案视频讲解，希望能够学习者提供帮助，实现对过拟合问题知识的掌握与理解，为后续学习做好铺垫，实现过拟合问题的灵活运用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-06
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：zsb8888

  1. 神经网络中避免过拟合5种方法介绍

  2. 最近一年我一直致力于深度学习领域。这段时间里，我使用过很多神经网络，比如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等等。我遇到的最常见的一个问题就是在训练时，深度神经网络会过拟合。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-13
    • 文件大小：222kb
    • 提供者：weixin_38632247

  1. pytorch学习（十）——过拟合相关问题及解决方案

  2. 上传时间：2020/11/10 最后测试：2020/11/10 内容：pytroch解决过拟合相关问题及解决方案 其他：pytorch学习练习代码 相关介绍：https://blog.csdn.net/jerry_liufeng/article/details/109608811

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-10
    • 文件大小：158kb
    • 提供者：jerry_liufeng

  1. 详解tensorflow之过拟合问题实战

  2. 过拟合问题实战 1.构建数据集 我们使用的数据集样本特性向量长度为 2，标签为 0 或 1，分别代表了 2 种类别。借助于 scikit-learn 库中提供的 make_moons 工具我们可以生成任意多数据的训练集。 import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据集生成工具 import numpy as np import seaborn as sns from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：691kb
    • 提供者：weixin_38737565

  1. 为什么正则化能够解决过拟合问题？

  2. 为什么正则化能够解决过拟合问题一. 正则化的解释二. 拉格朗日乘数法三. 正则化是怎么解决过拟合问题的1. 引出范数1.1 L_0范数1.2 L_1范数1.3 L_2范数2. L_2范式正则项如何解决过拟合问题2.1 公式推导2.2 图像推导[^2]2.2.1 L1正则化2.2.2 L2正则化四. 结论 如果觉得不想看前两大点，可以直接看第三点公式推导或图像观察，个人觉得特别好理解。 一. 正则化的解释 为防止模型过拟合，提高模型的泛化能力，通常会在损失函数的后面添加一个正则化项。 L1正则

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：258kb
    • 提供者：weixin_38604395

  1. 动手学深度学习 Task03 过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶

  2. 【一】过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合 模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 欠拟合 当模型无法得到较低的训练误差时，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里重点讨论两个因素： 模型复杂度和训练数据集大小。 1.模型复杂度 为了解释模型复杂度，我们以多项式函数拟合为例。给定一个由标量数据特征 x 和对应的标量标签 y 组成的训练数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：265kb
    • 提供者：weixin_38647517

  1. 小结3：过拟合欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶

  2. 文章目录过拟合、欠拟合及其解决方法过拟合问题（high variance）欠拟合问题（high bias）梯度消失及梯度爆炸循环网络进阶 过拟合、欠拟合及其解决方法 过拟合问题（high variance） 过拟合问题：是指模型太过复杂，对训练数据效果好，而对新样本泛化能力较弱。 （训练误差低 验证误差高） 产生过拟合的可能原因，可能为其中之一或者都有： 模型的复杂度过高。如网络太深，神经网络中；或者线性回归中模型的阶次 过多的变量特征 训练数据过少 如何解决过拟合： 降低模型复杂度 减少特征数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：60kb
    • 提供者：weixin_38598745

  1. 过拟合欠拟合及其解决方案；梯度消失梯度爆炸；循环神经网络进阶；机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer；卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

  2. 1.过拟合欠拟合及其解决方案 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）。 模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。 2.梯度消失梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。 假设一个层数为LLL的多层感知机的第lll层H(l)\boldsymbol{H}^{(l)}H(l)的权重参数为W(l)\b

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：477kb
    • 提供者：weixin_38500117

  1. 过拟合，欠拟合，梯度消失，梯度爆炸

  2. 过拟合和欠拟合 我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 模型复杂度 模型复杂度，我们以多项式函数拟合为例。给定一个由标量数据特征xxx和对应的标量标签 yyy

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：100kb
    • 提供者：weixin_38749863

  1. 过拟合欠拟合及其解决方案、梯度消失梯度爆炸、循环神经网络进阶

  2. 一、过拟合欠拟合及其解决方案 我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 二、梯度消失梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：150kb
    • 提供者：weixin_38637764

  1. 动手学深度学习03：过拟合与欠拟合区别和解决方案

  2. 问题：拿到一个图，不怎么怎么区分是过拟合还是欠拟合 图1： 图2： 图3： 1.观察图： 图1：train loss>>test loss 训练误差（10^3）较大 图2：test loss >> train loss 训练误差（10^1）较小 图3: test loss = train loss 2.得出： 图1 模型训练还没得到较好结果，因此欠拟合 图2 模型训练取得较好结果，但是模型测试结果不好，因此过拟合 图3 训练和测试同分布，正常 影响拟合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：102kb
    • 提供者：weixin_38540819

  1. 过拟合、欠拟合学习笔记

  2. 探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是欠拟合，另一类是过拟合. 1.欠拟合 模型无法得到较低的训练误差，将这一现象成为欠拟合. 2.过拟合 模型的训练误差远小于它在测试集上的误差，称这一现象为过拟合. 可能导致这两种拟合问题的因素有很多，比如模型复杂度和训练集大小. 模型复杂度 随着模型复杂度增加，训练误差波动降低，平均训练误差降低趋向于0，而测试误差波动上升，平均测试误差先降低后升高。这个现象说明训练误差不能代替测试误差来作为模型选择和评价的手段。随着模型复杂度变化，训练误差与测试误差

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：weixin_38726441

  1. 动手学 task03 过拟合、欠拟合及其解决方案+梯度消失、梯度爆炸+循环神经网络进阶

  2. 过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合和欠拟合 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 模型复杂度与过拟合、欠拟合的关系如下图： 训练数据集大小： 影响欠拟合和过拟合的另一个重要因素是训练数据集的大小。一般来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_38749305

  1. pytorch实现task3——过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶

  2. 过拟合、欠拟合及解决方案在之前自己已经使用较多较熟练，故跳过。 梯度消失、梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。 在神经网络中，通常需要随机初始化模型参数。随机初始化模型参数的方法有很多。在线性回归的简洁实现中，我们使用torch.nn.init.normal_()使模型net的权重参数采用正态分布的随机初始化方式。不过，PyTorch中nn.Module的模块参数都采取了较为合理的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：weixin_38690739

  1. Task03：过拟合、欠拟合及梯度爆炸与梯度消失

  2. K折交叉验证 由于验证数据集不参与模型训练，当训练数据不够用时，预留大量的验证数据显得太奢侈。一种改善的方法是K折交叉验证（K-fold cross-validation）。在K折交叉验证中，我们把原始训练数据集分割成K个不重合的子数据集，然后我们做K次模型训练和验证。每一次，我们使用一个子数据集验证模型，并使用其他K-1个子数据集来训练模型。在这K次训练和验证中，每次用来验证模型的子数据集都不同。最后，我们对这K次训练误差和验证误差分别求平均。 过拟合和欠拟合 模型训练中经常出现的两类典型问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：48kb
    • 提供者：weixin_38706603

  1. DataWhale学习笔记过拟合、欠拟合及其解决方案

  2. 过拟合，欠拟合        在模型的评估和调整过程中，往往会遇到过拟合和欠拟合的问题，这也是及其学习中的经典问题，但在目前的任务中仍然会出现过拟合等问题，对于常用的解决方法，总结如下。        在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：117kb
    • 提供者：weixin_38589795

  1. 动手学深度学习PyTorch版 | （3）过拟合、欠拟合及其解决方案

  2. 文章目录一、过拟合、欠拟合概念二、多项式函数拟合实验2.1 初始化模型参数2.2 定义、训练和测试模型三阶多项式函数拟合（正常）线性函数拟合（欠拟合）训练样本不足（过拟合）2.3 权重衰减L2 范数正则化（regularization）2.4 丢弃法丢弃法从零开始的实现简洁实现小结 一、过拟合、欠拟合概念 训练模型中经常出现的两类典型问题： 欠拟合：模型无法得到较低的训练误差 过拟合：模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。有很多因素可能导致这两

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：295kb
    • 提供者：weixin_38526650

  1. 深度学习：过拟合问题

  2. 一 过拟合和欠拟合 当模型的容量过大时，网络模型除了学习到训练集数据的模态之外，还把额外的观测误差也学习进来，导致学习的模型在训练集上面表现较好，但是在未见的样本上表现不佳，也就是模型泛化能力偏弱，我们把这种现象叫作过拟合(Overfitting)。 当模型的容量过小时，模型不能够很好地学习到训练集数据的模态，导致训练集上表现不佳，同时在未见的样本上表现也不佳，我们把这种现象叫作欠拟合(Underfitting)。 当观测到过拟合现象时，可以从新设计网络模型的容量，如降低网络的层数、降低网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：113kb
    • 提供者：weixin_38621386

  1. 过拟合和欠拟合学习笔记

  2. 欠拟合 模型无法得到较低的训练误差（模型在训练数据集上表现出的误差），这一现象称作欠拟合（underfitting） 过拟合 过拟合得问题指的是模型在测试集上的结果不好，训练误差较低但是泛化误差依然较高，二者相差较大。 解决过拟合得问题通常可以通过增加数据量，另外还可以用正则化的方法。 正则化 L2范数正则化 通常指得是L2范数正则化，是在损失函数中再加一个正则项λ2n\frac{λ}{2n}2nλ​，其中超参数λ>0λ>0λ>0，损失函数如下 J(W,b)+λ2n∣w∣2J(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：114kb
    • 提供者：weixin_38562329
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