深度学习模型的泛化性

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分类专栏： 读论文 文章标签： 深度学习 人工智能
于 2023-09-06 13:47:53 首次发布
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本文探讨了深度学习模型的泛化性问题，包括模型过拟合的原因和解决方案。重点介绍了正则技术，如Dropout和数据增强，以及模型优化、对抗攻击、迁移学习和集成学习对提升泛化性能的作用。文章还讨论了对抗训练、迁移学习的挑战和方法，以及模型蒸馏等技术，为大模型时代的科研提供了思路。

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零、泛化性

  • 泛化性指模型经过训练后，应用到新数据并做出准确预测的能力。一个模型在训练数据上经常被训练得太好即过拟合，以致无法泛化。

深度学习模型过拟合的原因，不仅仅是数据原因：

  1. 模型复杂度过高：如果模型具有过多的参数或层次，它可以很容易地记住训练数据的细节，但却不能泛化到新的数据上。这会导致模型在测试数据上表现不佳。

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评估方法提高深度学习模型泛化能力
qq_41430572的博客
04-06 5514
三种经典的评估方法提高模型泛化能力 ①留出验证：评估模型时，将数据划分为训练集、验证集、测试集。（比较适合大数据集） 在训练数据上训练模型，在验证数据上评估模型，最后在测试数据上测试最佳参数的模型。 划分为三个集合而非两个集合：训练集和测试集，是因为在模型设计时一般需要调节模型超参数，比如隐藏层数、每层神经元数等等，在这个调节学习的过程中会以验证集的性能作为反馈； 每次通过验证集调节模型...
关于深度学习模型泛化问题的一些思考
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从傅里叶分析角度解读深度学习的泛化能力
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08-24 2438
作者丨许志钦学校丨纽约大学阿布扎比分校博士后，纽约大学库朗研究所访问学者研究方向丨计算神经科学，深度学习理论深度学习成功地应用在很多领域，但对它的理论理解却非常缺乏。这两...
超越边界：探索深度学习的泛化力量
qq_42538588的博客
06-26 2236
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习范例，其核心思想是通过模拟人脑神经元之间的连接，实现对复杂数据的学习和预测。深度学习的最大特点是可以通过大规模数据训练出具有强大泛化能力的模型。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。泛化能力是指机器学习模型对于新样本的适应能力，也就是说模型在训练过程中没有见过的数据上的表现能力。泛化能力好的模型可以很好地适应新数据，而不会过度拟合训练数据，这是评价一个模型优劣的重要标准。
深度学习泛化_了解深度学习需要重新考虑泛化—读后
weixin_26726011的博客
08-20 509
深度学习泛化The paper, “Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization” is aimed at making you realize that whatever you think as the “cause” of generalization in deep neural network , is no...
算法研究｜全新视角解读深度学习中的泛化
tensorflowforum的博客
04-28 3209
文 / Google Research 团队 Hanie Sedghi 和哈佛大学 Preetum Nakkiran 如何理解泛化是深度学习领域尚未解决的基础问题之一。为什么使用有限训练数据集优化模型能使模型在预留测试集上取得良好表现？这一问题距今已有 50 多年的丰富历史，并在机器学习中得到广泛研究。如今有许多数学工具可以用来帮助研究人员了解某些模型的泛化能力。但遗憾的是，现有的大多数理论都无法应用到现代深度网络中，这些理论在现实环境中显得既空泛又不可预测。而理论和实践之间的差距 ...
深度学习中的泛化能力是什么意思。
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01-03 2788
深度学习模型的目标是从训练数据中学习到足够一般化的规律，以便对新数据进行准确的预测或分类。良好的泛化能力意味着模型能够适应各种不同的数据分布，而不仅仅是在训练时见过的样本。适当的模型复杂度是确保良好泛化的关键。充足的训练数据通常有助于提高泛化能力，因为模型有更多机会学到更一般化的模式而不是过度拟合训练数据的特定噪声。具体而言，泛化能力衡量了模型在从训练数据中学到的模式能够有效地应用于测试数据或实际应用中的能力。对数据进行适当的预处理，例如归一化、去噪等，有助于提高模型对新数据的泛化能力。
数据集增强：提升深度学习模型泛化能力的关键技术
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[人工智能-深度学习-19]：神经网络基础 - 模型训练 - 泛化、过拟合、欠拟合以及常见的解决办法
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作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_优快云博客 本文网址： 目录 第1章 学习效果评估标准与学习效果状态 1.1 概述 1.2泛化能力 1.3 学习训练后的三种状态 第2章 泛化能力差的解决办法 2.1 欠拟合的解决办法 2.2 过拟合的解决办法 第3章偏差与方差 第1章 学习效果评估标准与学习效果状态 1.1 概述 机器学习的结果有如下几个评估标准 （1）准确率 大白话就是考试成绩，有100道题，能做对多少。分数越高，预测准确率..
（未完）论文笔记——理解深度学习需要重新思考泛化性(Understanding deep learning requires rethinking generalization)
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论文——Understanding deep learning requires rethinking generalization1. 介绍随机实验显示正则化的作用 Understanding deep learning requires rethinking generalization (ICLR2017) 1. 介绍 作者在这篇文章展示了为什么传统的方法不能解释大型网络在实践中具有良好的泛化性能。 we show how these traditional approaches fail to
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06-19
深度学习模型的泛化能力是指模型在未见过的数据上表现出来的预测能力，它是衡量模型好坏的重要指标。其理论基础主要建立在以下几个方面： 1. 维度灾难（Dimensionality Curse）：高维空间中的数据通常有更多的复杂性和不确定性，但更深的神经网络能够通过学习到数据中的潜在结构来避免过拟合，从而提高泛化能力。 2. 基于统计的学习理论：如 VC 密度界限（Vapnik-Chervonenkis Dimension），它给出了一个理论框架来理解模型复杂度和泛化错误之间的关系。简单地说，如果模型过于复杂（比如拥有过多的参数），容易过度适应训练数据，而无法泛化到新数据。 3. 正则化技术：如 L1 和 L2 正则化、Dropout 等，它们在损失函数中引入了对模型复杂性的惩罚，有助于防止过拟合，从而增强泛化能力。 4. 梯度下降优化算法：通过调整模型参数以最小化训练误差，同时考虑正则化项，找到在验证集上性能良好的最优解，有助于提升泛化。 5. 早停策略（Early Stopping）：在训练过程中监控验证集的性能，一旦发现验证误差开始上升，就停止训练，防止模型在训练集上过拟合。 6. 数据增强（Data Augmentation）：通过对训练数据进行变换，生成新的样本，模拟更多的输入情况，使模型更能应对未知数据。 7. 集成学习（Ensemble Learning）：通过组合多个模型的预测结果，平均或投票等方式降低单个模型的方差，提升整体的泛化性能。
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