深度网络-正则化-Bagging

最新推荐文章于 2024-07-19 07:45:00 发布
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本文深入探讨了Bagging集成学习技术，旨在通过结合多个模型来降低泛化误差。Bagging通过构建并训练多个数据集上的独立模型，利用模型平均策略提高预测准确性。每个数据集由原始数据集的重复采样构成，确保模型间存在差异，从而提升整体性能。

目的：Bagging是通过结合几个模型降低泛化误差的技术。
主要思想：分别训练几个不同的模型，然后让所有模型表决测试样例的输出，这在机器学习里叫做模型平均（model averaging）。
采用这种思想的技术就是集成方法。
原理：不同的模型通常不会在测试集上产生完全相同的误差。

  • Bagging涉及构造k个不同的数据集。每个数据集从原始数据集中重复采样构成，样本数量与原数据集相等，数据集大概有原始数据集2/3的样例。
  • 模型i在数据集i上训练
  • 每个数据集所含样本的差异导致了训练模型之间的差异

（未完待续）

公式推导（留坑）

References

[1]《深度学习》

集成学习【三】：Bagging结合神经网络及代码实现
QAQIknow的博客
08-24 4528
本章为Bagging与神经网络结合的方式
深度学习笔记——归一化、正则化
haopinglianlian的博客
11-21 3105
本笔记介绍深度学习中常见的归一化、正则化。
深度网络-正则化-Dropout
right89757的博客
04-24 202
Dropout提供了正则化的一大类模型的方法。（Ps 居然是一大类，我以为仅是设个cutoff值然后变0） （今天先到这。未完待续） Reference [1]深度学习
dropout和bagging_dropout 为何会有正则化作用
weixin_34239718的博客
01-26 567
在神经网络中经常会用到dropout，大多对于其解释就是dropout可以起到正则化的作用。一下是我总结的对于dropout的理解。花书上的解释主要还是从模型融合的角度来解释，末尾那一段从生物学角度的解释是在是看不明白。从模型融合的角度来解释dropout:Dropout提供了正则化一一大类模型的方法。Dropout可以被认为是集成大量的深层神经网络模型的Bagging方法。通常的Bagging方...
怎么避免过拟合（正则化，droupout,bagging等原理及特点介绍）
qq_38232171的博客
12-03 2025
过拟合几乎可以说是每个深度学习网络的噩梦，当模型深度较大时，若不加以处理，几乎都会碰上。出现过拟合的特点是：看起来效果很好（在训练集上），而实际上已经废了（在测试集或验证集上）。因此如何在训练时避免过拟合，是每一个炼丹师的必备技能。而避免过拟合主要有两类方法：1）扩充数据，2）修改网络。数据扩充内容比较简单，在文末总结了数据扩充的方案，详细的可以再自己搜一下看看。本文主要总结一些修改网络的方法。 ...
深入理解深度学习——正则化（Regularization）：Bagging和其他集成方法
冯·诺依曼
05-29 1万+
模型平均（Model Averaging）奏效的原因是不同的模型通常不会在测试集上产生完全相同的误差。换言之，平均上集成至少与它的任何成员表现得一样好，并且如果成员的误差是独立的，集成将显著地比其成员表现得更好。例如，集成的每个成员可以使用不同的算法和目标函数训练成完全不同的模型。例如，一种被称为Boosting的技术构建比单个模型容量更高的集成模型。神经网络中随机初始化的差异、小批量的随机选择、超参数的差异或不同输出的非确定性实现往往足以使得集成中的不同成员具有部分独立的误差。的情况下，均方误差减少到。
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绎岚科技的博客
07-18 1242
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07-03 1万+
深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决办法，一是正则化，另一个是准备更多的数据，但由于无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取数据的成本高，所以通常使用正则化的方法来避免过拟合。 正则化的主要方法有： L2正则化 dropout 数据增广 early stopping Bagging 在样本中增加噪声 本篇博客先介绍L2正则化 1. L2正则化公式及参数更新 我们代价函数中加入正...
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绎岚科技的博客
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在深度学习的浩瀚领域中，模型过拟合一直是研究者们面临的挑战之一。当模型在训练集上表现得近乎完美，却难以在未见过的数据（测试集）上保持同样优异的性能时，过拟合现象便悄然发生。为了有效缓解这一问题，Dropout技术应运而生，成为深度学习工具箱中的一把利器。Dropout的核心思想在于，在训练过程中随机地“丢弃”（即暂时忽略）神经网络中的一部分神经元及其连接，使得每次迭代时网络结构都有所不同。这种“集成学习”的策略迫使网络学习到更加鲁棒、泛化能力更强的特征表示，而非过分依赖于训练数据中的噪声或细节。
【深度学习】正则化：L1正则化、L2正则化、Batch Normal与Dropout
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机器学习篇——bagging
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原理 前面的Yule Walker方程和Levinson Durbin算法都用到了信号的自相关序列，但是这样可能会存在自相关估计不准的问题（默认为序列长度为N，N的取值以外取不到的点都默认为0）。而Burg是一种不需要自相关函数，直接由观测数据求解反射系数的方法，是一种与预测误差格型滤波器密切相关的算法。 首先将预测的概念予以推广，不再局限于由过去估计现在或未来，也可以由现在估计过去。为便于区分，将前者叫做前向预测，后者叫做后向预测，将“由随机序列的一些已知值的线性组合去估计序列的未知值”称作线性预测。将p
深度学习：欠拟合、过拟合、正则化，BN ,L1/L2 范数正则化、bagging集成，dropout
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https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese 一、欠拟合、过拟合 欠拟合指模型不能在训练集上获得足够低的训练误差； 过拟合指模型的训练误差与测试误差（泛化误差）之间差距过大； 反映在评价指标上，就是模型在训练集上表现良好，但是在测试集和新数据上表现一般（泛化能力差）； 降低过拟合风险的方法 所有为了减少测试误差的...
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正则化和dropout1. 过拟合先来说说什么是过拟合，在Andrew Ng的ML课程中有这么一段描述。 使用一次曲线拟合房价，发现效果并不好，出现欠拟合，是high bias,训练数据不够充分。使用二次曲线拟合房价，刚好合适。使用高阶曲线拟合，每个点都很完美，这时过拟合出现了，产生了high variance，过度训练数据，使得泛化性能很差。用Bengio在Deep Learning中的这个图来
机器学习之正则化（Regularization）
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Sual
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回顾过拟合 　　上一篇博客《浅谈机器学习中的过拟合》对过拟合进行了比较详细的分析。过拟合是指学习时选择的模型所包含的参数过多，以至于出现这一模型对已知数据预测的很好，但对未知数据预测的很差的现象。过拟合的是由数据和模型两方面原因共同造成的，最直接防止过拟合的方法是无限增大训练集的大小，让训练集样本与真实数据分布尽可能接近，但这么做实在是不太现实，一是我们根本无从知晓数据真实分布是什么样，二来增加...
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嗯，用户想了解深度神经网络中正则化的用途和目的。首先，我需要回忆一下正则化的基本概念。正则化在机器学习中主要是为了防止过拟合，对吧？过拟合就是模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现差，也就是泛化...
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