过拟合欠拟合

原创已于 2022-07-19 18:33:18 修改 · 163 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器学习

于 2022-07-14 19:07:55 首次发布

深度学习基础专栏收录该内容

24 篇文章

订阅专栏

本文详细探讨了过拟合和欠拟合现象，分别介绍了它们的特征及相应的解决方法，涵盖了调整损失函数（如L2/L1正则化）、改变模型复杂度、优化算法和数据预处理等关键策略。

过拟合：当在训练集上的损失函数很小，而在测试集上的损失函数很大时，两则相差很大

欠拟合：在训练集上的损失函数与测试集上的相差不大，且损失值很大

过拟合的解决方法：

调整损失函数：岭回归<L2正则化>、Lasso回归<L1正则化>或弹性回归
减少epoch数

欠拟合的解决方法：

增加batch和epoch
优化模型算法
数据样本噪声过大，清洗数据

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

会发paper的学渣

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
2
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

过拟合和欠拟合_线性回归模型的过拟合 & 欠拟合

weixin_39940425的博客

12-15

707

前言有很多老铁对线性回归模型中的过拟合和欠拟合感念有点模糊，可以看下这篇文章(节选)感觉写的很棒！喜欢小编的老铁可以关注我一下。每天会更新最新资讯或者技术干货！过拟合与欠拟合概念欠拟合：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...

过拟合欠拟合及其解决方案 pytorch

02-13

过拟合、欠拟合及其解决方案，内容： 1. 过拟合、欠拟合的概念 2. 权重衰减 3. 丢弃法总结欠拟合现象：模型无法达到一个较低的误差 过拟合现象：训练误差较低但是泛化误差依然较高，二者相差较大

2 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

过拟合欠拟合

12-25

390

欠拟合欠拟合在训练集和测试集上的性能都较差欠拟合出现原因模型复杂度过低特征量过少欠拟合的情况比较容易克服，常见解决方法有增加新特征，可以考虑加入进特征组合、高次特征，来增大假设空间添加多项式特征，这个在机器学习算法里面用的很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合的，但是模型出现了欠拟合，则需要减少正则化参数使用非线性模型，比如核SVM 、决策树、深度学习等模型调整模型的容量(capacity)，通俗地，

欠拟合与过拟合

逐梦苍穹的博客

09-11

5335

本文介绍欠拟合与过拟合的原理及其各种情况

过拟合、欠拟合

qq_32172681的博客

09-25

1026

1、过拟合和欠拟合无论在机器学习还是深度学习建模当中都可能会遇到两种最常见结果，一种叫过拟合（over-fitting ）另外一种叫欠拟合（under-fitting）。首先谈谈什么是过拟合呢？什么又是欠拟合呢？网上很直接的图片理解如下：所谓过拟合（over-fitting）其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中...

过拟合与欠拟合

m0_46926492的博客

02-04

2350

一个在训练数据上不能获得很好的拟合，在训练集数据以外的数据集上也不能很好的拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象(模型过于简单)原因：模型学习到样本的特征太少解决：增加样本的特征数量(多项式回归)一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据以外的数据集上却不能很好的拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合现象(模型过于复杂)原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征解决：进行特征选择，消除关联性大的特征(难做)；正则化之邻回归。

过拟合和欠拟合

Dfreedom.的博客

06-11

458

过拟合和欠拟合是机器学习中的核心问题。过拟合表现为训练集表现好但测试集差，本质是高方差问题；欠拟合则是模型在训练测试集上表现均不佳，属于高偏差问题。理解偏差-方差权衡是关键。解决过拟合可通过降低模型复杂度、正则化等方法；解决欠拟合则需要增加模型复杂度、优化特征工程等。最终目标是找到模型复杂度和泛化能力的最佳平衡点，通过交叉验证等方法构建强泛化能力的模型。

16.过拟合欠拟合

weixin_44846755的博客

07-22

1140

龙良曲PyTorch学习框架：过拟合和欠拟合

机器学习——过拟合、欠拟合

shan_gui123的博客

04-25

2674

训练误差：训练误差指的是模型在训练数据集上做出的预测与实际结果之间的差异。它是通过比较模型对训练数据集中每个样本的预测值和真实值来计算的。泛化误差：泛化误差是指模型在新数据（也就是测试数据或验证数据集）上的预测误差，反映了模型对未见过数据的预测能力。当模型的训练误差和泛化误差都比较低时，是我们追求的最好状态；当模型的训练误差比较高，但是泛化误差比较低时，模型很可能有bug；当模型训练误差和泛化误差都比较高，则可能出现了欠拟合；当模型训练误差比较低，泛化误差比较高，则可能出现了欠拟合。问题定义表现。

回归算法-线性回归分析-过拟合欠拟合岭回归

热门推荐

郑德帅

12-17

1万+

1.欠拟合与过拟合 机器学习中的泛化，泛化即是，模型学习到的概念在它处于学习的过程中时模型没有遇见过的样本时候的表现。在机器学习领域中，当我们讨论一个机器学习模型学习和泛化的好坏时，我们通常使用术语：过拟合和欠拟合。我们知道模型训练和测试的时候有两套数据，训练集和测试集。在对训练数据进行拟合时，需要照顾到每个点，而其中有一些噪点，当某个模型过度的学习训练数据中的细节和噪音，以至于模型在新的数据上...

过拟合 欠拟合区别

McGrady0311的博客

01-05

2905

对于深度学习或机器学习模型而言，我们不仅要求它对训练数据集有很好的拟合（训练误差），同时也希望它可以对未知数据集（测试集）有很好的拟合结果（泛化能力），所产生的测试误差被称为泛化误差。度量泛化能力的好坏，最直观的表现就是模型的过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）。过拟合和欠拟合是用于描述模型在训练过程中的两种状态。一般来说，训练过程会是如下所示的一个曲线图。训练刚开始的时候，模型还在学习过程中，处于欠拟合区域。随着训练的进行，训练误差和测试误差都下降。在到达一个临界.

精选资源

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在训练数据集上准确，测试数据集上不一定更准确训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。泛化误差：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望。常常...

精选资源

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

01-06

一、过拟合欠拟合及其解决方案我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题：一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的...

精选资源

AI03过拟合欠拟合；梯度消失、梯度爆炸；卷积神经网络基础

01-06

过拟合欠拟合及其解决方案训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差泛化误差：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。 机器学习模型应关注...

精选资源

深度学习基础3——过拟合欠拟合、梯度消失与梯度爆炸、常见循环神经网络

01-20

文章目录深度学习基础3一、过拟合欠拟合1.概念2.解决过拟合欠拟合的方法（1）权重缩减（2）丢弃法二、梯度消失与梯度爆炸1.消失与爆炸2.随机初始化3.影响模型效果的其他因素三、循环神经网络进阶1.门控循环神经网络/...

【深度学习】生成对抗网络 GAN

PANSS__的博客

12-22

956

转置卷积是一种上采样操作（考点），用于将小尺寸的特征图扩展为大尺寸的特征图。

人工智能与机器学习：从理论到实践的技术全景

2502_90978783的博客

12-26

134

在前沿技术领域，深度学习作为机器学习的进阶分支，凭借多层神经网络结构，能够处理更复杂的非线性问题，推动了计算机视觉、自然语言处理的爆发式发展；此外，联邦学习、边缘计算与机器学习的结合，解决了数据隐私保护与模型实时性的难题，为智慧医疗、智能家居等场景提供了新的解决方案。但不可否认的是，随着技术的不断突破与产业的深度融合，人工智能与机器学习必将在更多领域创造价值。同时，需要持续监控模型的运行状态，因为随着时间推移，数据分布可能发生变化（即“数据漂移”），导致模型性能下降，此时需要对模型进行重新训练与更新。

机器学习-DeepSeekR1

ArtoriaLili的博客

12-20

914

DeepSeek-R1：通过强化学习激励大语言模型的推理能力摘要我们推出了首代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。作为基础训练阶段，DeepSeek-R1-Zero通过大规模强化学习（RL）训练，无需监督微调（SFT），展现出卓越的推理能力。通过强化学习，该模型自然形成了诸多强大且引人入胜的推理行为。然而，其存在可读性差、语言混杂等挑战。为解决这些问题并进一步提升推理性能，我们推出了采用多阶段训练和冷启动数据的DeepSeek-R1。DeepSeek-R1在推理任务上的表

面向自然科学的人工智能建模方法【涵盖机器学习与深度学习的核心方法（如随机森林、XGBoost、CNN、LSTM、Transformer等）】

过拟合 欠拟合

过拟合欠拟合