关于过拟合的种种问题

最新推荐文章于 2023-12-31 01:34:31 发布
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分类专栏： 机器学习 数据科学 文章标签： 机器学习 人工智能 过拟合 大数据 数据科学
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在机器学习中，L2正则化为什么能够缓过拟合？为何正则化等机制能够使一个“过度拟合训练集”的模型展现出更优的泛化性能？正则化
05-25 272
在现代机器学习的发展历程中，过拟合（Overfitting）始终是亟需克服的重要挑战。其表现如同在训练数据上构建过度复杂的映射函数，虽能实现近乎完美的拟合，但其泛化能力却显著受限，导致模型在测试集或实际应用中表现不佳，暴露出严重的鲁棒性和适应性不足。为了摆脱这一困扰，研究者们提出了种种策略，而其中一个经典又广泛应用的技术，便是L2正则化（L2 Regularization）。
从曲线拟合问题窥视机器学习中的相关概念
fangqingan_java的专栏
07-07 2922
从曲线拟合问题窥视机器学习中的相关概念 一直徘徊在机器学习的边缘未敢轻易造次并畏惧其基本原理思想，从每一本厚厚的参考资料中都可以看出机器学习是一门跨越概率论、决策论、信息论以及最优化的学科的综合学科，今天终于鼓足勇气向其挑战，选择该领域经典书籍PRML研读，希望能有点收获。后面的一系列的文章都是从一个初学者的角度来学习机器学习领域的知识。 1.   曲线拟合问题 定义：给定一系列输入xi以及
过拟合以及如何防止过拟合
wdd18326179577的博客
02-22 3076
什么是过拟合 过拟合即模型在训练过程中对模型参数进行拟合的过程中，由于训练数据集存在抽样误差（噪声），复杂的模型在训练的过程中会将抽样误差也一同进行拟合。这就导致训练好的模型在训练集上的表现很好，在测试集上的表现很差的原因。 导致过拟合的主要原因有两个：数据量太少和模型过于复杂 因为机器学习算法在拟合出正确的规则后，具有进一步拟合噪声的能力，因此，模型在训练的过程中极有可能会发生过拟合。过拟合会大...
解决模型过拟合，增强鲁棒性和泛化能力
猿猿的小仓库
09-14 3955
一、对于数据集的参考操作：数据增强 二、在模型层面的参考方法： dropout（深度学习） 三、选择合适的损失函数： （1）L1正则化（特征稀疏，或者降维度） （2）L2正则化（特征均衡减少，增强泛化） （3）做标签平滑操作 在论文When Does Label Smoothing Help?中，作者说明标签平滑可以提高神经网络的鲁棒性和泛化能力。 四、L1和L2正则化的作用： （1）L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择，一定程度上，L1也可以防止过拟合 （
机器学习过拟合问题
TH_NUM的博客
06-02 959
过拟合过拟合的定义 在对已知的数据集合进行学习的时候，我们选择适应度最好的模型最为最终的结果。虽然我们选择的模型能够很好的解释训练数据集合，但却不一定能够很好的解释测试数据或者其他数据，也就是说这个模型过于精细的刻画了训练数据，对于测试数据或者其他新的数据泛华能力不强。发生过拟合的原因 1）使用过于复杂的模型(dvc 很大)； （2）数据噪音； （3）有限的训练数据。 a.由于对样本数据
鲁棒性
tracy19682008的专栏
07-08 2226
鲁棒性 鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固
机器学习—过拟合overfitting
D.W 的专栏
10-04 1万+
今天在知乎上看到一个问题：人脑有海量的神经元（参数），为什么没有过拟合？面对各个网友的回答，突然发现自己对于过拟合的概念似乎理解的不是很透彻，或者说之前就没有完全理解透。其中有个人这么说“样本少feature多才overfitting”也有人提到看红框标注部分，也就是说样本多就不会发生过拟合么。先不管知乎这个问题了，为了搞清过拟合的概念，再次跑到wikipedia去搜寻答案。下面是wikipedia
神经网络过拟合怎么解决,神经网络过拟合怎么办
aifamao6的博客
08-25 2628
为此针对于第一个问题，神经网络的过拟合与支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过拟合类似，表现为针对于训练数据集的建模效果很好，而对于测试数据集的建模效果很差，因为过于强大的学习能力是的预测模型中的噪声将有用信息湮没了，致使泛化能力很差。为此针对于第一个问题，神经网络的过拟合与支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过拟合类似，表现为针对于训练数据集的建模效果很好，而对于测试数据集的建模效果很差，因为过于强大的学习能力是的预测模型中的噪声将有用信息湮没了，致使泛化能力很差。过拟合其实是说模型太过严格，泛化不够。
神经网络如何避免过拟合,神经网络过度拟合
m0_54846070的博客
08-23 542
为此针对于第一个问题，神经网络的过拟合与支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过拟合类似，表现为针对于训练数据集的建模效果很好，而对于测试数据集的建模效果很差，因为过于强大的学习能力是的预测模型中的噪声将有用信息湮没了，致使泛化能力很差。为此针对于第一个问题，神经网络的过拟合与支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过拟合类似，表现为针对于训练数据集的建模效果很好，而对于测试数据集的建模效果很差，因为过于强大的学习能力是的预测模型中的噪声将有用信息湮没了，致使泛化能力很差。遗传算法主要是针对神经网络的优化的。
数据拟合的相关函数（图像及应用实例 ）- 基于python
Tuing_的博客
04-29 4410
基于python去实现一些基础的拟合
模型选择/避免过拟合
weixin_43666478的博客
06-24 723
在选择机器学习或深度学习模型时，我们期望选择能较好解释已知数据同时复杂度不高的模型。也就是希望我们训练得到的模型可以有较好的普适性或泛化性能，要有较强的鲁棒性，而不是仅仅对训练数据友好的模型，只对训练数据有效的模型就发生了过拟合，所以在模型训练时需要避免过拟合，以适应不同的数据集。
自然语言处理的新纪元：无监督学习在文本分类中的应用
最新发布
AI天才研究院
12-31 1242
1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。在过去的几十年里，NLP的研究和应用主要依赖于监督学习方法，这些方法需要大量的人工标注来训练模型。然而，这种方法存在一些局限性，例如需要大量的人力和时间来进行标注，并且在新的数据或任务上的泛化能力有限。 近年来，随着无监督学习和深度学习技术的发展，NLP领域也开始大规模地应用这些技术。无...
深度学习面试每日一题
aojuan3552的博客
09-08 1万+
1、反卷积（deconvolution） 反卷积的用途：实现上采样，近似重构输入图像，卷积层可视化。 反卷积也称为转置卷积，如果用矩阵乘法实现卷积操作，将卷积核平铺为矩阵，则转置卷积在正向计算时左乘这个矩阵的转置，在反向传播时左乘W，这与卷积操作刚好相反，需要注意的是，反卷积不是卷积的逆运算。 卷积：，反卷积：。 ...
过拟合小结
qq_41895704的博客
06-02 464
1、过拟合的定义 过拟合即过度学习，在当前数据集适应力较强，但是在新的数据集中表现性差，即泛化能力弱，鲁棒性差； 过拟合无法避免，只能缓解； 2、过拟合的原因 模型复杂度与数据量的相对比例； 当模型越复杂，对特征过度利用，数据量越少越容易过拟合。 例子：决策树没有剪枝的话很容易过拟合，对每一个特征都尽可能的利用，可能很多叶子节点最后只有个别样本，这就是过拟合； 3、过拟合的解决方法 1、降低模型复杂度（避免对特征过度利用） 1)、简化模型 2)、正则化 通过正则化，在损失函数中，增加W变大的惩罚； 3)、模
机器学习概念 — 监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、欠拟合、过拟合、后向传播、损失和优化函数、计算图、正向传播、反向传播
wohu1104的专栏
04-25 6345
1. 监督学习和无监督学习 监督学习 (Supervised Learning) 和无监督学习 (Unsupervised Learning) 是在机器学习中经常被提及的两个重要的学习方法。 假如有一堆由苹果和梨混在一起组成的水果，需要设计一个机器对这堆水果按苹果和梨分类，但是这个机器现在并不知道苹果和梨是什么样的，所以我们首先要拿一堆苹果和梨的照片，告诉机器苹果和梨分别长什么样；经过多轮训练后，...
过拟合现象，原因，以及降低过拟合的方法
热门推荐
DevilXiao
11-08 3万+
一、什么是过拟合，为什么要避免过拟合 图1.1 Overfit&Normal 上图是一张使用线性回归拟合二维样本数据的matlab输出图片，其中Normal曲线是使用使用了带参数空间限制的最小二乘法进行求解的模型，Overfit曲线是使用最小二乘法直接求解得到的。 可以看到虚线输出的模型可能并不是我们现实生活中所想要的模型，当我们得到Overfit所学的模型后，用于实际回归任务中，可...
有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合、交叉验证
qiuye1117的博客
03-29 3142
　　1.机器学习的一些概念： 　　 a.有监督学习：训练数据既有特征（feature）又有标签（lable），通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。 　　 b.无监督学习：训练样本的标记信息未知，，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质，及规律，为进一步的数据分析提供基础，此类学习任务中研究最多，应用最广的是聚类...
Goodfellow花书--无监督学习
iwill323的博客
09-13 355
Goodfellow花书---无监督学习 这一块没有看懂，以后补充完善
防止过拟合的几种方式
岁月如歌
08-29 1287
神经网络，常见防止模型过拟合的几种方式： 1、数据增强，合适的数据增强方式可以很大程度提高模型鲁棒性 2、使用正则化项 可以参考： https://segmentfault.com/a/1190000018378231 keras正则化 3、使用dropout 4、根据损失和accuracy走势，提前停止 可参考： https://www.zybuluo.com/Team/note/1148041...
Pytorch中通过Dropout技术有效解决过拟合问题
资源摘要信息:"Pytorch 实现dropout解决过拟合.zip文件包含了两个主要的文件，分别是dropout.ipynb和dropout.py，它们是关于如何使用Pytorch框架实现dropout技术以解决模型过拟合问题的实践案例。Pytorch是由...
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