TensorFlow2.0之过拟合问题

最新推荐文章于 2021-02-16 22:39:22 发布
原创 最新推荐文章于 2021-02-16 22:39:22 发布 · 162 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#tensorflow #深度学习 #人工智能

部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

深度学习笔记_tensorflow2.0_过拟合（二）
01-06
减少过拟合方法： 交叉验证 normalization 学习率调整， learning rate decay momentum动量调整 k折交叉检验： 正则化： 更小的权值w，从某种意义上说，表示网络的复 杂度更低，对数据的拟合刚刚好（这个法则也...
日月光华TensorFlow2.0个人收集整理的数据集和代码
06-11
在本资源包中，日月光华收集整理了一系列与TensorFlow 2.0相关的学习资料，包括数据集和代码示例。这些资料旨在帮助初学者和进阶者深入理解和实践机器学习模型，尤其是使用TensorFlow这一强大的深度学习库。下面我们...
Tensorflow笔记之过拟合问题
毛豆豆的博客
03-21 351
前面已经说到如何在训练数据上优化一个给定的损失函数，但是在真实的应用中想要的并不是让模型尽量拟合训练数据，而是通过训练出来的模型对未知的数据给出判断。所谓拟合，指的是当前一个模型过于复杂之后，它可以很好地“记忆”每一个训练数据中随机噪声的部分而忘了要去“学习”训练数据中通用的趋势。举一个例子，如果一个模型中的参数比训练数据总数还多，那么只要训练数据不冲突，这个模型就可以记住所有训练数据的结...
Tensorflow中过拟合
Microstrong
05-13 2086
一、引言我们先用生活中的一个例子来比喻一下过拟合现象。说白了，就是机器学习模型过于自信，已经到了自负的阶段。那自负的坏处，大家也知道，就是在自己小的圈子里表现非凡，不过在现实的大圈子里却往往处处碰壁。所以在这个简介里，我们把自负和过拟合画上等号。二、回归分类的过拟合机器学习模型的自负又表现在那些方面呢？这里是一些数据，如果要你画一条线来描述这些数据，大多数人都会蓝线，这条线也是我们希望机器能学出来...
TensorFlow实战系列7--过拟合问题
tianqinglei的博客
02-05 627
在使用梯度下降优化神经网络时，被优化的函数就是神经网络的损失函数。这个损失函数刻画了在训练数据集上预测结果和真实结果之间的差距。然而在真实的应用中，我们想要的并不是让模型尽量模拟训练数据的行为，而是希望通过训练出来的模型对未知的数据给出判断。模型在训练数据上的表现并不一定代表了它在未知数据上的表现。过拟合问题就是可以导致这个差距的一个很重要因素。所谓过拟合，指的是当一个模型过为复杂之后，它可以很好
tensorflow-如何防止过拟合
weixin_30918415的博客
12-14 538
回归：过拟合情况 / 分类过拟合 防止过拟合的方法有三种： 1 增加数据集 2 添加正则项 3 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练。部分不参与 最后对之前普通神经网络分类mnist数据集的代码进行优化，初始化权重参数的时候采用截断正态分布，偏置项加常数，采用dropout防止过拟合，加4层隐层神经元，最后的准确率达到97%以上...
Tensorflow2.x框架-缓解过拟合
weixin_38477351的博客
02-16 310
欠拟合与过拟合
TensorFlow2.0入门学习笔记(2)——Matplotlib数据可视化
12-20
2. 发现问题，优化算法：在算法调试阶段，数据可视化可以帮助我们识别模型的潜在问题，比如过拟合、欠拟合或异常值，从而针对性地调整模型参数或选择更适合的算法。 3. 展示项目成果：在项目总结阶段，一个清晰、...
将线性回归模型更新为TensorFlow 2.0
04-05
TensorFlow 2.0是其最新版本，引入了许多改进和新特性，使得模型开发更加直观和高效。这篇教程将深入探讨如何使用TensorFlow 2.0从零开始构建一个线性回归模型。 线性回归是一种基本但重要的预测模型，用于建立输入...
日月光华tensorflow2.0数据集
12-19
"日月光华tensorflow2.0数据集"是一个专为学习和交流设计的资源，它包含与TensorFlow 2.0相关的视频教程所对应的实践数据。这个数据集可以帮助用户深入理解TensorFlow 2.0这一强大的深度学习框架，并通过实际案例来...
TensorFlow学习程序（四）：防止过拟合
IMUDGES_YangHan的博客
01-28 1080
为了防止过拟合的发生，常用的一种方法是通过dropout使部分神经元的激活值不参与下一步的运算，即随机的删除一些神经元激活值，从而达到防止过拟合的发生，下面是一个使用dropout防止过拟合的数字识别的程序： import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.cross_validatio...
Tensorflow2.0——过拟合问题
qq_42873479的博客
01-20 324
Tensorflow2.0——OverfittingOverfittingregularization/weight decay动量与学习率momentum动量learning rate decayEarly StoppingdropoutStochastic Gradient Descent Overfitting 解决办法： 1.增加数据量 2.降低模型复杂度：控制网络结构、增加正则项（惩罚项） 3.dropout 4.数据增强 5.测试数据在过拟合前停止迭代 regularization/weight
TensorFlow2.0之过拟合问题实战
shengxing_stu的博客
12-21 331
TensorFlow2.0之过拟合问题实战
Tensorflow2项目实战课程
03-14
Tensorflow2.0介绍： tensorflow是GOOGLE在2015年底发布的一款深度学习框架，也是目前全世界用得最多，发展最好的深度学习框架。2019年3月8日，GOOGLE发布最新tensorflow2版本。新版本的tensorflow有很多新特征，更快更容易使用更人性化。但是老版的tensorflow程序在新版本中几乎都无法继续使用，所以我们有必要学习新版tensorflow2的新用法。课程介绍： 我们的这门课程适合小白学习，也适合有基础的同学学习。课程会从0开始学习，从python环境安装，python入门，numpy，pandas，matplotlib使用，深度学习基础，一直讲到tensorflow基础，进阶，项目实战。不管你是0基础小白，想进入AI行业，还是有一定基础，想学习最新的tensorflow2的使用，都适合我们这门课程。讲师介绍： 覃秉丰，物理系毕业转AI行业，想转行同学可以找我聊聊。机器学习、深度学习神经网络领域多年研究开发授课经验，精通算法原理与编程实践；曾完成过多项图像识别、目标识别、语音识别等企业项目，一线实战经验丰富；长期为多家包括世界五百强在内的大型企业总部做人工智能技术内训服务（中国移动、中国银行，华夏银行，中国太平洋，国家电网、中海油等）。上课特点：公式尽量一个一个符号推，代码尽量一行一行讲，希望所有人都能学有所得。
Tensorflow2.0 防止过拟合
廷益_飞鸟的博客
10-23 904
防止过拟合的方法 增加更多的数据 （代价大） 降低模型的复杂度 减小网络层数 正则化 Dropout 丢弃 数据增强 提前结束 Regularization 正则化 （weight Decay）权值衰减 L1-regularization L2-regularization l2_model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(16, kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.001)
TensorFlow学习笔记（七）——浅谈过拟合问题的解决办法
行歌
05-06 2790
       本文将继续介绍神经网络优化过程中可能遇到的一些问题，以及解决这些问题的常用方法。在训练复杂神经网络模型时，过拟合是一个非常常见的问题。本文介绍解决这个问题的主要方法。        所谓过拟合，指的是当一个模型过为复杂之后，它可以很好地“记忆”每一个训练数据中随机噪音的部分而忘记了要去“学习”训练数据中通用的趋势。  为了避免过拟合问题，一个非常常用的方法是正则化(regulariz...
tensorflow学习笔记五——过拟合与欠拟合
Ankang的博客
07-14 1807
本文基于tensorflow官网教程（https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/overfit_and_underfit）编程环境：ubuntu14.04LTS+tensorflow1.8.01.简介    在前两篇教程：分类影评和预测房价中，我们发现模型的准确度在验证集上随着训练轮数的增加，先达到峰值，然后开始下降。也就是说，训练模型可能过拟合。尽...
【TensorFlow】防止神经网络出现过拟合的最常见方法
weixin_40027906的博客
05-28 591
防止神经网络出现过拟合的最常见方法： 获取更多训练数据。 降低网络容量。 添加权重正则化。 添加丢弃层。 具体解释以后了解深入了在补充
tensorflow之overfitting（过拟合）问题
qq_34018578的博客
09-18 424
Tensorflow提供了dropout的功能来避免overfit。就参照莫烦的视频教程进行了练习。基于sklearn数据集进行了了过拟合实验。 示例代码为： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Sep 18 14:29:11 2018 基于sklearn数据集进行了过拟合实验 @author: Administrator """ impor...
已知y约为x的2次方函数，利用TensorFlow2.0，试拟合函数。
04-04
以下是使用TensorFlow 2.0拟合二次函数的代码示例： ```python import tensorflow as tf import numpy as np # 定义训练数据 x_train = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) y_train = np.array([1, 4, 9, 16, 25, 36]) # 定义模型 model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])) model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1)) # 定义损失函数和优化器 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.1), loss='mse') # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=1000) # 预测结果 x_test = np.array([7, 8, 9]) y_pred = model.predict(x_test) # 输出预测结果 print(y_pred) ``` 在上述代码中，我们首先定义了训练数据，然后使用Sequential模型定义了一个包含两个Dense层的神经网络模型。第一个Dense层包含一个神经元，输入维度为1，第二个Dense层包含一个输出神经元。我们使用Adam优化器和均方误差损失函数进行训练。在训练完模型后，我们使用预测数据进行预测，并输出预测结果。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值