7 -- 过拟合、欠拟合 及 解决方案

最新推荐文章于 2025-12-14 18:29:57 发布
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#深度学习

博客围绕深度学习展开，但具体内容缺失。深度学习是信息技术领域重要方向，在数据挖掘等方面有广泛应用。

线性回归模型笔记整理7 - 模型的过拟合 & 欠拟合 & 总体解决方案
Sevieryang/FinTech/Statistics/Quant
01-15 3445
过拟合与欠拟合 一. 概念 之前，我们介绍过拟合的概念。拟合指的是构建的模型能够符合样本数据的特征。与拟合相关的两个概念是欠拟合与过拟合。 欠拟合：模型过于简单，未能充分捕获样本数据的特征。表现为模型在训练集上的效果不好。 过拟合：模型过于复杂，过分捕获样本数据的特征，从而将样本数据中一些特殊特征当成了共性特征。表现为模型在训练集上的效果非常好，但是在未知数据上的表现效果不好。 进一步解释 欠...
欠拟合、过拟合现象，及解决办法
chenhepg的博客
05-27 9299
@创建于：2022.05.27 @修改于：2022.05.27 文章目录1、过拟合与欠拟合2、欠拟合2.1 出现的原因2.2 解决的办法3、过拟合3.1 出现的原因3.2 解决的办法4. Early stopping5、Dropout6、L1 和 L2 正则化7、参考资料 1、过拟合与欠拟合 机器学习中模型的泛化能力强的模型才是好模型。对于训练好的模型： 若在训练集表现差，不必说在测试集表现同样会很差，这可能是欠拟合导致； 若模型在训练集表现非常好，却在测试集上差强人意，则这便是过拟合导致的。 过拟合
如何解决过拟合问题？
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黄飞的博客专栏
03-04 2万+
如何降低过拟合？这是深度学习中非常重要的问题。关于过拟合的相关概念和过拟合带来的危害，可参考笔者之前的博客：过拟合与欠拟合简要总结。如何解决过拟合？1. 获取和使用更多的数据集对于解决过拟合的办法就是给与足够多的数据集，让模型在更可能多的数据上进行“观察”和拟合，从而不断修正自己。然而事实上，收集无限多的数据集几乎是不可能的，因此一个常用的办法就是调整已有的数据，添加大量的“噪音”，或者对图像进行锐
过拟合及欠拟合的产生及解决方案
天然玩家的博客
05-24 1484
1 简介
欠拟合、过拟合——解决方法
红叶谷 wsp_1138886114的博客
01-19 1万+
在机器学习或者深度神经网络中经常会出现：欠拟合和过拟合。 这些问题的出现原因以及解决之道如下文。 1.3 判断是否过拟合 判断究模型否过拟合方法： 1.4 过拟合原因 （1）建模样本抽取错误，包括（但不限于）样本数量太少，抽样方法错误， 抽样时没有足够正确考虑业务场景或业务特点，不能有效足够代表业务逻辑或业务场景。 （2）样本里的噪音数据干扰过大，模型学习了噪音特征，反而忽...
【深度学习基础知识 - 04】过拟合和欠拟合的概念及解决方案
yanyuxiangtoday的博客
08-18 2586
概念 过拟合就是随着模型的训练，模型在训练集上的表现越来越好，但是在验证集上的表现却越来越差，也就是说对训练集的拟合程度过高，导致模型的泛化能力降低。 欠拟合就是模型在训练集上也无法达到满意的精度。 过拟合的解决方案 过拟合通常是由于训练数据过少、模型复杂度过大等问题导致的，因此相应的解决方案也是从这两个角度考虑。 使用更多的数据进行训练，并且数据集尽量均匀，做一些数据增强。 降低模型复杂度。并不是说模型越复杂越好，如果模型过于复杂，而训练集又较少，那么参数就很容易拟合到一个过于适配训练集的参数空间中
pytorch-过拟合、欠拟合及其解决方案
weixin_42479155的博客
02-16 3234
过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 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...
人工智能-python-深度学习-过拟合与欠拟合：概念、判断与解决方法
x112xxds的博客
08-28 1006
摘要：本文系统介绍了机器学习中的过拟合与欠拟合问题。欠拟合指模型过于简单无法捕捉数据规律，表现为训练集和测试集性能均差；过拟合则是模型过于复杂导致泛化能力差，表现为训练集效果好但测试集差。文章提供了判断方法（损失函数变化、学习曲线）和解决方案：欠拟合可通过增加模型复杂度、提供更多特征解决；过拟合可采用L1/L2正则化、Dropout、数据增强等方法。最后强调所有方法的核心目标是提高模型的泛化能力，使其在未知数据上保持良好表现。
过拟合和欠拟合现象及解决方案
Chen_Swan的博客
04-10 3637
过拟合和欠拟合 欠拟合：（under-fitting）也称为欠学习，它的直观表现是算法训练得到的模型在训练集上表现差，没有学到数据的规律。引起欠拟合的原因有：模型本身过于简单，例如数据本身是非线性的但使用了线性模型；特征数太少无法正确的建立统计关系。 过拟合：（over-fitting）随着训练过程的进行，模型复杂度，在training data上的error渐渐减小。可是在验证集上的erro...
《动手学深度学习Pytorch版》Task3-过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸
01-06
过拟合、欠拟合 训练/泛化误差 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...
AI之过拟合、欠拟合及其解决方案
01-07
过拟合、欠拟合及其解决方案模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差模型选择验证数据集K折交叉验证过拟合和欠拟合模型复杂度训练数据集大小多项式函数拟合实验初始化模型参数定义、训练和测试模型三阶多项式...
动手学习深度学习|过拟合、欠拟合及其解决方案
01-20
本文将深入探讨这两个概念以及相应的解决方案。 首先，过拟合和欠拟合是机器学习模型在训练过程中表现不佳的两种情况。过拟合是指模型在训练集上表现极好，但在未见过的数据（如测试集）上表现较差。这通常是因为...
Dive into deep learning task 03- 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
01-07
1. 过拟合 欠拟合 特征复杂，但是训练 样本数不足时，会产生过拟合，即训练误差小，但是在测试集上的测试误差比较大，即泛化能力强 解决的办法是增加样本数量 或用L2范数进行征罚。 增加样本数量的方法比较简单，...
过拟合、欠拟合及其解决方案等打卡
01-20
一、过拟合、欠拟合及其解决方案 1.概念 过拟合：模型在训练集上能够得到很好的误差，但是在测试集上的效果很差。 欠拟合：模型无法得到较低的训练误差。（在训练集和测试集上都不能得到较好的误差） 2.多项式函数...
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 495
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
RNN（循环神经网络）原理
weixin_45776000的博客
12-12 417
RNN的突破：引入"记忆"概念，让网络可以记住之前的信息来处理当前输入。无法建模时间依赖：比如语言中"我今天吃了__"的预测需要前面信息。无记忆性：每个输入独立处理，忽略序列中元素的时间/顺序关系。关键：所有时间步共享相同的权重参数 W, U, V。主要问题：梯度消失/爆炸，通过LSTM/GRU缓解。W: 隐藏状态权重 (h_t-1 → h_t)应用场景：NLP、时间序列、语音识别等序列任务。输入：序列 → 编码 → 解码 → 输出序列。U: 输入权重 (x_t → h_t)
目标检测：视觉系统中的CNN-Transformer融合网络
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全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
12-14 4万+
RTD-Net是一个单阶段检测网络，它直接从输入图像预测目标的位置和类别，然后通过非最大抑制（NMS）处理来获取最终检测结果。网络设计考虑了检测精度和速度的平衡，特别适用于资源受限的嵌入式设备。
【AI基础篇】认识RNN
EscaRC的博客
12-13 650
—即前后输入有依赖关系的数据，如句子（单词序列）、股票价格（时间序列）、视频（帧序列）等。RNN 的核心设计目标是让神经网络能够处理。在实践中存在严重缺陷，这也推动了其发展。为了解决长期依赖问题，研究者引入了。
python+django/flask+vue基于深度学习的图书推荐系统
Q_Q511008285的博客
12-10 736
随着互联网的普及和电子商务的发展，线上图书销售平台越来越多，用户在选择图书时面临海量数据的选择困难。传统的图书推荐方式，如书店的畅销书榜单、图书馆的分类推荐等，已经难以满足用户个性化、精准化的阅读需求。因此，开发一个基于django/flask和深度学习的图书推荐系统显得尤为重要。
理解AI中的过拟合与欠拟合：解决方案与实践
"本文探讨了AI领域中的过拟合与欠拟合问题，以及相应的解决方案。内容涉及模型选择、训练误差与泛化误差的区别、验证数据集的使用、K折交叉验证的方法，以及针对过拟合和欠拟合的处理策略，如权重衰减和丢弃法。" ...
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