过拟合及解决办法

最新推荐文章于 2025-12-30 09:55:19 发布
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#算法 #人工智能

 过拟合：

实际数据：

过拟合：

不能成功表达除了训练数据以外的其他数据。

解决方法1：增加数据量

方法2：利用正规化L1,L2..regularition

y = Wx,W为机器学习所需要学习到的各种参数，在过拟合中，W往往变化率比较大。为了不让W一次性变化的太大，需要在计算误差值上做一些手脚。这样保证让学出来的曲线没有那么扭曲。

方法3：Dropout regularition

最低0.47元/天 解锁文章
计算机视觉 | 面试题：01、过拟合和欠拟合的表现与解决方法
Mrrunsen的博客
09-08 818
问题 过拟合和欠拟合的表现和解决方法。 其实除了欠拟合和过拟合，还有一种是适度拟合，适度拟合就是我们模型训练想要达到的状态，不过适度拟合这个词平时真的好少见，在做酷狗音乐的笔试题时还懵逼了一会，居然还真的有这样的说法。 这应该是基础中的基础了，笔试题都做烂了。那就当做今天周末，继续放个假吧…… 过拟合 过拟合的表现 模型在训练集上的表现非常好，但是在测试集、验证集以及新数据上的表现很差，损失曲线呈现一种高方差状态。(高方差指的是训练集误差较低，而测试集误差比训练集大较多) 过拟合的原因 从两个角度去分析
PyTorch深度学习实战（10）——过拟合及其解决方法
盼小辉丶的博客
08-08 8247
过拟合是指机器学习模型在训练集上表现很好，但在测试集或未见过的数据上表现较差的现象。过拟合是由于模型在训练过程中过度拟合了训练数据的特点和噪声，导致了对训练样本的过度依赖和泛化能力不足。为了解决过拟合问题，选择适当的方法需要对具体问题和数据进行分析，并在模型构建和调优过程中进行实验和验证。在实践中，通常需要权衡模型的复杂度和泛化能力，以获得更好的结果。
解决过拟合的几种方法
laosao_66的博客
04-02 3386
5.数据增强：通过随机旋转、裁剪、平移、缩放等方式，生成更多、更丰富的数据，以扩大训练集的规模，对数据进行标准化、归一化等预处理操作，可以提高模型的稳定性和泛化能力。4.Dropout: Dropout是指在神经网络中随机选择一些节点，在训练时将其输出置为0，以减少节点之间的依赖关系，从而避免过拟合。2.特征选择，使用更少的特征，减少特征维度，通过特征选择方法，去除冗余特征和噪声特征，以提高模型的泛化能力。1.增加数据集，增加数据量可以降低模型对训练集数据的依赖程度，从而减少过拟合的风险。
如何解决过拟合问题
2201_75946120的博客
03-07 293
**使用dropout**：在训练过程中随机丢弃一部分神经元的输出，强迫网络不过分依赖任何一组特征，从而提高模型的泛化能力。- **简化模型**：减少模型的复杂度，比如减少网络层数或每层的神经元数量，可以限制模型的学习能力，防止它对训练数据过度拟合。- **增加数据量**：通过获取更多的训练数据可以帮助模型学习到更泛化的特征，从而减少过拟合的风险。- **特征选择**：通过选择最有信息量的特征来训练模型，可以减少无关特征导致的过拟合风险。
正则化（Regularization）
weixin_45242264的博客
07-20 506
正则化（Regularization）一、过度拟合问题1.1 回归问题1.2 分类问题1.3 处理二、代价函数2.1 假设提出2.2 λ的选择三、正则化线性回归3.1 正则化线性回归代价函数3.2 梯度下降算法3.3 正规方程求解正则化线性回归模型四、正则化逻辑回归4.1 正则化逻辑回归代价函数4.2 梯度下降算法 一、过度拟合问题 现象描述：假设有很多特征，通过学习得到的假设可以很好的适应训练集（代价函数几乎为0），但是可能会不能推广到新的数据。 1.1 回归问题 ①第一个模型：线性模型，欠拟合，不能很
学习笔记36-防止过拟合现象产生的常见方法
LZL2020LZL的博客
11-10 6302
正则化的定义：其用于解决模型因强大的表征力而产生测试数据过拟合等现象，通过避免训练完美拟合数据来加强算法的泛化能力。因此，算法正则化的研究成为机器学习中重要的研究主题之一。 表征力：表达信息量。 1.数据增强 数据增强为的是提升算法性能、满足深度学习模型对大量数据需求的重要工具。 一般方法有：水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、缩放和旋转等。 2.权重衰减 加入正则化参数λ，更新权重w。λ越小正则化作用越弱，主要用来优化原本的损失函数。λ越大正则化作用越明显，权重w越趋近于0（原因是正则化作为系数λ/2
过拟合解决方法python_欠拟合、过拟合及其解决方法
weixin_39644494的博客
12-11 1905
在我们机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题，但是，一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了，这个问题也在学术界讨论的比较多。(之前搜了很多有的博客，讲的都不太全，因此我重新整理总结了一遍，同时加入了自己的理解，方便自己和后来人查阅)首先就是我们在进行模...
精选资源
Pytorch学习笔记——过拟合、欠拟合及其解决方案
01-20
控制模型复杂度的一种方法是正则化，它通过添加惩罚项来防止权重过大，减少过拟合的风险。 4. 训练数据集的大小也至关重要。如果数据量过小，模型容易过拟合，因为它可以轻易地记住训练数据的所有细节，而无法泛化...
欠拟合、过拟合现象，及解决办法
chenhepg的博客
05-27 9311
@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
coursera Machine Learning Week3-2 学习笔记
Love_Tea_Cat的专栏
05-16 1865
Part 7：Regularition
Regularization(正则化)
qq_36417014的博客
11-01 4204
前言 这一章还是紧接着上一章的，在上一章我们讨论了logistic regrsssion(逻辑回归)，在更早我们还讨论了linear regression(线性回归)，对于这两种问题，我们在进行用函数去预测结果时，我们根据已知的数据集去推测一个函数关系，然后去模拟输入和输出的关系。那么问题就来了，什么样的函数关系更能准确表示两者之间的关系呢？对于linear regression问...
FTRL(follow the regularition leader)的原理及其实现
凝眸伏笔的博客
07-20 654
一.原理 二.代码 2.1训练模型 2.2预测 thinking 参考： 1.拓展性质的详细解说：https://blog.youkuaiyun.com/ningyanggege/article/details/81133785 2.ftrl要优化的RDA和FOBOS：https://www.jianshu.com/p/168ac88346ec 3.大厂们的在线学习：https://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html 4.ft...
深度学习的实用技巧——L2正则化、Dropout正则化、梯度检验
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07-15 4869
1.深度学习应用是一个高度迭代的过程想要找到一个称心的神经网络结构，是一个循环往复的过程：idea——>code——>experiment——>idea……超级参数的选择也是神经网络工程师关注的重要问题：#layers   ？#hidden units  ？learning rates  ？activation functions   ？因此，创建高质量的训练数据集、验证集和测试...
PageRank 算法：互联网的“人气投票”
core815的专栏
12-26 972
PageRank 算法：互联网的“人气投票”
【算法基础篇】（四十）数论之算术基本定理深度剖析：从唯一分解到阶乘分解
最新发布
2301_79248256的博客
12-30 736
本文围绕算术基本定理展开，详解其 “大于 1 的自然数可唯一分解为质数乘积” 的核心内涵及在算法竞赛中的应用。先介绍质因数分解的试除法实现与优化技巧，包括枚举范围优化、溢出防护，以及结合线性筛的高效分解方法；再聚焦阶乘分解这一高频考点，拆解核心公式与两种解法（试除法累加、线性筛 + 公式），并通过洛谷经典例题演示实战；最后延伸讲解约数个数、约数和、gcd/lcm 等衍生应用，搭配避坑指南，助力快速掌握数论基础核心技能。
hot100-51搜索二维矩阵
youngee11的博客
12-25 315
对于任意一维索引mid，转换为二维坐标，行号：row=mid/n，列号：col=mid%n。2、这个题目的特性是，每行的第一个元素 > 上一行的最后一个怨怒是，说明所有行是严格递增拼接的，使用上面的解法时间复杂度是O(m+n)，如果使用二分查找时间复杂度是O(log(mn))。m×n的矩阵，每行中的整数从左到右递增排列，每行第一个整数大于前一行的最后一个整数。给定矩阵和target，如果target在矩阵中，返回true，否则返回false。// 取余 → 得到“在该行中的偏移”→ 向下走（排除这一行）；
TDCA 算法在 SSVEP-BCI 中的时间戳技术要求与工程实现
m0_63827302的博客
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在基于稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP）的脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统中，任务驱动成分分析（Task-Driven Component Analysis, TDCA）作为核心的有监督时空特征学习算法，其性能高度依赖于脑电信号（Electroencephalogram, EEG）与视觉刺激事件的时序一致性 —— 而时间戳正是保障这一一致性的关键技术支撑。
【AI称重算法落地指南】实施步骤、多算法方案与避坑手册
昔时扬尘处
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AI称重算法的落地核心是“硬件精准采样+数据高质量标注+轻量化模型适配”，结合STM32G4的算力优势与NanoEdge AI Studio的低代码开发能力，可快速实现100克级精度的称重方案。在算法选型上，静态场景优先DNN（资源占用低、精度高），动态/噪声场景优先CNN（抗干扰强），时序依赖场景优先RNN（快速响应）。实际应用中需重点解决数据分布、噪声干扰、硬件适配三大核心问题，通过样本扩充、软硬件协同优化、现场自学习等手段，确保方案的可靠性与量产适配性。
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