避免过拟合方法

最新推荐文章于 2023-12-31 01:38:26 发布
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过拟合

训练时候效果好，但是测试时候效果并不好

方法

  • early stopping: 在发生过拟合之前提前结束训练，一般是设置一个训练间隔，多少间隔内loss没有继续下降或者精度没有提升的话，停止训练
  • 数据集扩增（data augmentation）: 让模型见到更多的情况，可以最大化地满足全样本，但实际应用中对于未来事件的预测却显得鞭长莫及； 尽可能是收集更多真实的数据。
  • 正则化（regularization）: 通过引入范数的概念，增强模型的泛化能力，包含L1与L2正则(也叫 weight decay)
  • dropout :每次训练时舍去一些节点来增强泛化能力

正则化

在这里插入图片描述

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法: 如何有效地减少过拟合问题，提升模型的泛化能力?
AI天才研究院
08-13 884
在现代机器学习领域，分类算法是机器学习的一个重要研究方向，主要应用于垃圾邮件识别、图像分割、手写数字识别等计算机视觉领域。其中支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法是一个典型代表，可以用来解决高维空间上的分类问题。SVM的训练过程就是求解一个优化问题，它要找出一个能够将输入样本正负样本正确分开的超平面。如果能找到这样的一个超平面，就可以用它来对新的输入样本进行预测，从而实现对复杂数据集的分类任务。SVM算法的训练过程通常会涉及到解析解、梯度下降法或其他迭代优化算法。
模型微调的训练技巧:避免过拟合与欠拟合
AI天才研究院
05-01 1595
近年来，随着深度学习的快速发展，预训练模型在各种任务中取得了显著的成果。这些模型在海量数据上进行训练，学习到了丰富的特征表示，可以作为下游任务的良好起点。模型微调（Fine-tuning）作为一种迁移学习技术，通过在预训练模型的基础上进行少量参数调整，使其适应特定任务，成为了深度学习应用中的重要手段。模型微调是深度学习应用中的重要技术，它可以帮助我们快速构建高性能的模型。更强大的预训练模型: 随着模型规模和数据量的不断增加，预训练模型的性能将会进一步提升。更有效的微调方法。
SVM如何避免过拟合
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过拟合（Overfitting）表现为在训练数据上模型的预测很准，在未知数据上预测很差。过拟合主要是因为训练数据中的异常点，这些点严重偏离正常位置。我们知道，决定SVM最优分类超平面的恰恰是那些占少数的支持向量，如果支持向量中碰巧存在异常点，那么我们傻傻地让SVM去拟合这样的数据，最后的超平面就不是最优的。 如图1所示，深红色线表示我们希望训练得到的最优分类超平面，黑色虚线表示由于过拟合得到
欠拟合、过拟合现象，及解决办法
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@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
SVM中如何防止过拟合
学无止境、积少成多、厚积薄发
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在前面的博客中，我们已经详细讲述过了，什么是过拟合问题。 过拟合（overfitting）表现为模型在训练集上预测效果好，在测试集上预测效果差。 数据中的异常点会导致过拟合，这些异常点，严重偏离正常位置。 在SVM中，最优分类超平面恰恰是那些占少数的支持向量，如果支持向量中碰巧存在异常点，那么我们傻傻地让SVM去拟合这样的数据，最后的超平面就不是最优的了。 具体例子：（参考：https://www...
神经网络如何避免过拟合,人工神经网络过拟合
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欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。通过调整模型的容量(capacity)，我们可以控制模型是否偏向于过拟合或者欠拟合。通俗地，模型的容量是指其拟合各种函数的能力。容量低的模型可能很难拟合训练集。容量高的模型可能会过拟合，因为记住了不适用于测试集的训练集性质。欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。考虑过多，超出自变量的一般含义维度，过多考虑噪声，会造成过拟合。...
神经网络中避免过拟合5种方法介绍
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本文将探讨五种避免神经网络过拟合的方法，以帮助提高模型的泛化能力。 一、简化模型 简化模型是一种减少过拟合的基本方法，主要包括减少模型的层数和神经元数量，从而降低模型的复杂度。减少层数或者神经元的数量...
XGBoost防止过拟合的方法
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一些从理论研究和实践经验中总结的防止过拟合的思路，这里以XGBoost为例，其他模型也可以用类似的思路。
避免过拟合的方法.docx
09-16
为了解决这个问题，我们可以采取一系列策略来缓解过拟合，以下将详细探讨这些方法。 1. **早期停止(Early Stopping)**：早期停止是一种简单而有效的防止过拟合的策略。在训练过程中，我们会定期评估模型在验证集上...
随机森林算法：如何避免过拟合与欠拟合
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随机森林（Random Forest）算法是一种基于多个决策树的集成学习方法，主要用于分类和回归问题。它通过构建多个独立的决策树，并将它们的预测结果通过平均或多数表决的方式结合，从而获得更稳定、准确的预测结果。随机森林算法的核心优势在于它可以有效地避免过拟合，并在有限的数据集上表现出色。随机森林算法的核心思想是通过构建多个独立的决策树，并将它们的预测结果通过平均或多数表决的方式结合，从而获得更稳定、准确的预测结果。这种方法可以有效地避免过拟合，并在有限的数据集上表现出色。
如何防止过拟合？二分类转换到多分类的方法？梯度消失/爆炸
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数据增强:让模型看见尽可能多的例外情况。方法：从源头获取更多数据，对图像进行平移，翻转，缩放，亮度变化等 使用简单的模型：减少网络的层数，神经元个数,等。 提前结束训练。当时间较短时，网络权直较小，激活函数工作在线性区，当训练时间越长，部分权直越大。 正则化限制权直：L1，L2 增加噪声：在输入中加噪声，噪声会按照权直的平方放大。在权值上加噪声：0均值高斯分布初始化权直。对网络的响应加噪声：输出...
机器学习: 如何防止过拟合
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1.什么是过拟合？ 参考和引用： https://www.jianshu.com/p/97aafe479fa1 https://blog.youkuaiyun.com/heyongluoyao8/article/details/49429629
机器学习算法——SVM支持向量机（基于sklearn代码实现）
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SVM在解决分类问题具有良好的效果，出名的软件包有libsvm(支持多种核函数),liblinear。 此外python机器学习库scikit-learn也有svm相关算法sklearn.svm.SVC和sklearn.svm.LinearSVC 分别由libsvm和liblinear发展而来。 使用SVM的一般步骤为： 读取数据，将原始数据转化为SVM算法软件或包所能识别的数据格式； 将数据标准化；(防止样本中不同特征数值大小相差较大影响分类器性能) 选择核函数，在不清楚何种核函数最佳时，推荐尝试RBF
过拟合以及防止过拟合的方式
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1、过拟合       过拟合有回归过拟合和分类过拟合。 回归过拟合： 分类过拟合：       过拟合虽然会提高训练集的准确率，但是会导致测试集的误差变大。因此，如何提高神经网络的泛化能力成为影响模型能力的最关键因素。 2、防止过拟合的方式 2.1 增大数据集       ...
深度学习中的过拟合、欠拟合问题（原因及解决方法）
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机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合，学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测，而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器学习的目标。过拟合和欠拟合是导致模型泛化能力不高的两种常见原因，都是模型学习能力与数据复杂度之间失配的结果。
支持向量机SVM的策略和过拟合问题
海晨威
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统计学习方法由三要素构成：模型，策略和算法。 支持向量机的三要素： 模型：分离超平面 w*x+b=0 和决策函数 f(x)=sign(w*x+b) 策略：结构风险最小化，具体对于SVM是间隔最大化 算法：凸二次规划 对于支持向量机的模型和算法，都比较好理解，那它的策略间隔最大化，为什么是结构风险最小化呢 对于SVM原始的约束最优化问题： w^2就是参数向量的L2范数，也就是正则化...
【机器学习】过拟合和欠拟合怎么判断，如何解决？(面试回答)
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正则化 ，正则化正是通过在损失函数上添加额外的参数稀疏性惩罚项（正则项），来限制网络的稀疏性，以此约束网络的实际容量，从而防止模型出现过拟合。L1正则化是将权值的绝对值之和加入损失函数，使得权值中0值比重增大，因此得到的权值较为稀疏。L2正则化是将权重的平方之和加入损失函数，使得权值分布更加平均，所以权值较为平滑。Dropout舍弃，在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃，使得每次训练的网络结构多样。（1）判断：训练集误差和验证集误差，从而判断算法达到什么效果。..
支持向量机（SVM）常见问题
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1 SVM原理 SVM是一种二分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。（间隔最大化是它的独特之处），通过该超平面实现对未知样本集的分类。 当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机。 当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机。 当训练数据线性不可分时，通过使用核技...
神经网络避免过拟合的方法
最新发布
06-21
### 神经网络中避免过拟合的方法 在神经网络建模过程中，过拟合是一个常见的问题，指的是模型在训练数据上表现良好但在测试数据上表现较差的现象。为了解决这一问题，以下是一些有效的技术手段： #### 1. 增加数据量 增加数据量是最直观有效的方法，拥有足够的数据可以降低模型过拟合的风险[^2]。通过提供更多样化的样本，模型能够学习到更广泛的特征，从而提高泛化能力。 #### 2. 数据增强 数据增强是一种通过对现有数据进行变换来生成新数据的技术。例如，在图像领域，可以通过旋转、平移、裁剪、模糊等方式对图像进行处理[^2]。这种方法不仅增加了数据的多样性，还使模型能够更好地适应不同的输入情况。 #### 3. 参数正则化 参数正则化通过在损失函数中加入正则项来限制模型复杂度。常用的正则化方法包括 L1 和 L2 正则化。L1 正则化倾向于让权重稀疏化，而 L2 正则化则通过高斯先验约束权重大小[^2]。这两种方法都能有效地减少模型的过拟合倾向。 #### 4. Dropout 技术 Dropout 是一种随机失活神经元的技术。在每次训练迭代中，随机选择一部分神经元不参与计算，从而防止模型对特定神经元的过度依赖[^2]。这种方法类似于训练多个子模型并对其进行集成，从而提高模型的泛化能力。 #### 5. 调整网络结构 减少网络的复杂度是另一种防止过拟合的方法。可以通过减少网络层数、神经元个数或全连接层的数量来降低模型容量[^2]。较小的模型通常更容易泛化，尤其是在数据量有限的情况下。 #### 6. Early Stopping Early Stopping 是一种监控模型训练过程并在验证误差开始上升时停止训练的技术。由于模型在训练初期通常具有较低的复杂度，因此在合适的时间停止训练可以避免模型过度拟合训练数据[^2]。 #### 7. 模型组合 模型组合（如 Bagging 和 Boosting）通过将多个弱分类器的预测结果进行融合，形成一个更强的分类器。这种方法可以显著提高模型的泛化性能。 #### 8. Batch Normalization Batch Normalization 是一种通过对每个 mini-batch 数据进行标准化处理来减少内部协变量偏移的技术。它不仅可以加快模型的训练速度，还能提高模型的收敛性能和泛化能力[^2]。 ### 示例代码：使用 Dropout 防止过拟合 以下是一个简单的 Keras 代码示例，展示如何在神经网络中应用 Dropout 技术： ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout model = Sequential() model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,))) model.add(Dropout(0.5)) # Dropout 层，随机失活 50% 的神经元 model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(output_dim, activation='softmax')) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ```
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