解决过拟合（方差过大）

最新推荐文章于 2025-04-12 09:56:27 发布
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分类专栏： Deep Learning
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1 . Drop out

2 . L1 -正则化

3 . L2- 正则化

4 . Max Norm

 

1 . Drop out

       

2 . L1 -正则化

可能会产生稀疏的参数，很多w的值为0.

3 . L2- 正则化

       主要有一个超参数\lambda，如果\lambda值很大，也就意味着W 权重越小，越接近于0（一个直观的解释，也可以证明）。如果有些权重接近于0，相当于一个神经元是不起作用，这样子拟合效果就会减弱，可以防止过拟合。

另一种解释： 如果w接近于零。用 tanh　作为激活函数如下图。

                                               

 如果w  越接近0，激活函数越接近现行函数，拟合效果也就越差劲。

4 . Max Norm

 

 

过拟合(Overfitting)：深入剖析过拟合的根源与解决之道
AI天才研究院
08-09 1455
目前,超参数调优和最优模型结构搜索还需要较多人工参与,未来可能出现更多自动化的调参和搜索算法,自适应地权衡模型性能和复杂度。
dropout降低过拟合的原理,神经网络中解决过拟合
纸尿裤排行
10-15 1263
在卷积神经网络CNN中(计算机视觉与卷积神经网络 ),卷积层就是其中权值共享的方式,一个卷积核通过在图像上滑动从而实现共享参数,大幅度减少参数的个数,用卷积的形式是合理的,因为对于一副猫的图片来说,右移一个像素同样还是猫,其具有局部的特征.这是一种很好的缓解过拟合现象的方法.BN实现这一点的机制是尽量在一个更平滑的解子空间中寻找问题的解，强调的是处理问题的过程的平滑性，隐含的思路是更平滑的解的泛化能力更好，Dropout是强调的鲁棒性，即要求解对网络配置的扰动不敏感，隐含思路是更鲁棒的解泛化能力更好。
如何理解过拟合=高方差、欠拟合=高偏差
tiaochewang219的博客
07-28 5833
欠拟合=高偏差还好理解一些，一直不太明白过拟合和高方差有什么关系，那么我们首先就要理解各种 ‘差’ 的定义 定义： 我们评价一个模型好不好，是通过测试集的数据来评价的，而不是训练集或者交叉验证集，如果在测试集上预测数据表现得不好，那么我们就说这个训练出来的模型有很大的误差。 那么误差来自于哪里呢？ 误差 = 偏差 + 方差 在不写出这个式子时，很多人可能不会察觉误差和偏差有什么区别？因此总是想当然的认为误差和偏差是一个东西，这样就会造成我们无法理解方差是什么？ 误差：在测试集上，预测值和实际值之间存在的差距
【吴恩达机器学习-笔记整理】诊断偏差较大（欠拟合）、方差较大（过拟合）的情况及其解决方案
怪&的个人博客
08-14 2308
一、评估假设 将样本划分为训练集和测试集 随机选择 比例建议：7:3 学习的是如何分辨偏差与方差的问题，与评估假设，如何解决偏差较大（欠拟合）、方差较大（过拟合）的问题 1、线性回归和平方误差标准时，测量误差的定义 最小化训练集的J(θ)得到θ 带入测试集求误差......
降低方差的27种技巧及其影响分析
weixin_36474001的博客
04-12 364
本文基于《机器学习年鉴》一书中的第8章内容，探讨了机器学习中高方差问题的解决方法，包括增加训练数据、应用正则化、早期停止、特征选择和模型大小调整等。同时，文章也分析了如何通过绘制学习曲线来诊断偏差和方差问题，以及如何解读训练误差和开发误差的图表，以更准确地评估模型性能并作出优化。
【机器学习】P22 过拟合和欠拟合的探究2，高偏差与高方差
weixin_43098506的博客
04-21 1095
过拟合与欠拟合的探究2，如何解决神经网络中的过拟合与欠拟合现象，高偏差与高方差是什么
机器学习：偏差、方差与欠拟合、过拟合
08-07 6347
首先，我们先来理解一下偏差与方差的概念。举个高中数学里经常出现的例子，两个射击选手在射靶。甲射出的子弹很集中在某个区域，但是都偏离了靶心。我们说他的射击很稳定，但是不够准，准确性差。也就是说他的方差小（子弹很集中在某个区域），但是他的偏差大（子弹打中的地方距离靶心远）。相反，乙射出的子弹比较分散，但是有些很准，中了靶心。我们说他射击比较准，但是发挥不够稳定，稳定性差。 所以，偏差是描述了准确性。方
机器学习+过拟合和欠拟合+方差和偏差
u012197749的博客
04-02 8745
一、什么是过拟合？（高方差）+为什么会产生过拟合？+怎么解决过拟合？1.过拟合：就是训练时的结果很好，但是在预测时结果不好的情况。2.产生过拟合的原因：（1)   模型的复杂度太高。比如：网络太深，（2）过多的变量（特征）（3）训练数据非常少。3.如何解决过拟合？避免过拟合的方法有很多：（1）尽量减少特征的数量、（2）early stopping、（3）数据集扩增、（4）dropout、（5）正则...
过拟合/欠拟合、偏差/方差
褚骏逸的学习之路
05-21 3142
目录基本概念机器学习的泛化能力过拟合、欠拟合概念模型复杂度↑\uarr↑的变化与【偏差/方差】的关系偏差方差方差和偏差的关系【过/欠拟合】与【方差/偏差】的关系偏差-方差折衷【解决办法】欠拟合【解决办法】过拟合参考 基本概念 偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度, 即刻画了学习算法本身的拟合能力。 方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化, 即刻画了数据扰动所造成的影响。 噪声：描述了在当前任务上，任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了学习问题本身的难度。 经验误
机器学习中的偏差、方差、过拟合
u014479551的专栏
06-01 3190
一、机器学习的偏差与方差的理解 1. 方差大：训练集的误差小，验证集误差大，对应模型过拟合 2. 偏差大：如果训练集和验证集的误差接近，且都偏大，说明模型效果差，欠拟合 3. 偏差小、方差小：训练集和验证集误差差不多，都比较小，说明模型效果好 偏差与方差对应的解决方法： 1. 高偏差（无法拟合训练数据）：换一个更大的模型或网络，模型训练久一点 2. 高方差（过拟合）：增大数据集，正则化 理解模型的偏差和方差，可以判断模型的表现，进而采取相应的措施，达到更好的效果。 二、过拟...
过拟合、欠拟合、梯度消失及梯度爆炸的理解
01-20
过拟合和欠拟合是机器学习和深度学习中常见的两个关键问题，它们直接影响模型的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现得过于出色，而在未见过的数据（如验证集或测试集）上的表现却很差。这通常发生在模型过于...
当一堆数据差异过大如何选？
me211yjs的博客
01-12 1368
对于每个数据点，中值滤波会考虑包含该点及其邻近数据点的窗口，然后计算窗口中所有数据点的中值，并将该中值作为滤波后的值。计算每个数据点及其相邻数据点的平均值，可以使用不同的窗口大小。这有助于平滑数据并减小突然的差异。将每个数据点及其相邻数据点的值进行排序，然后选择中间值作为新的数据点。计算相邻数据点之间的差异，然后根据一定规则进行处理，例如替换为平均值或通过插值进行修正。将与相邻数据相比差异过大的数据点视为异常值，并根据设定的阈值进行剔除或修正。在中值滤波中，窗口大小是指用于计算中值的数据点的数量。
Machine Learning（cross validation）来解决方差过大的问题
whyymlm的博客
07-12 1415
机器学习总结2（7月12日） 本文章是我在学习了台湾大学教授李宏毅的机器学习课程后，针对其中的要点做的学习笔记。文笔不够优雅，水平不够高深。感兴趣的博友们请移步李宏毅老师的youtube专栏：https://www.youtube.com/channel/UC2ggjtuuWvxrHHHiaDH1dlQ 或者在bilibili上观看网友搬运的视频：http://www.bilibi...
面对大方差的解决方法
a484879664的博客
06-20 3399
PSM基于反事实因果模理论发展而成，属于因果推断的一种，相当于人为去造一个理想的实验环境 ● CUPED方差缩减方法（Controlled-experiment Using Pre-Experiment Data）：先分层计算后汇总，举个例子，我们计算对照组和实验组的用户平均使用时长，可以分别按照城市划分，先计算每个城市的用户平均使用时长，然后再按照权重(各城市实验用户)计算总的。通常，接受处理的个体会被赋予较低的权重，而未接受处理的个体会被赋予较高的权重，以补偿其在总体中的比例。
解决高方差问题及模型正则化(岭回归和LASSO回归)
weixin_43559498的博客
01-06 1899
一、解决高方差的通常手段： 1.降低模型复杂度 2.减少数据维度；降噪 3.增加样本数（模型太过复杂，模型中的参数非常多，而样本数不足以支撑计算出这么复杂的参数） 4.使用验证集 5.模型正则化 二、模型正则化 (1)什么事模型正则化？ 我们之前使用多项式回归(n=100)过拟合一个样本的例子，可以看到这条模型曲线非常的弯曲，而且非常的陡峭，可以想象这条曲线的一些θ系数会非常的大。 模型正则化需要做的事情就是限制这些系数的大小。 (2)模型正则化基本原理： 一些需要注意的细节： 对于θ的求和i是从1到n,
过拟合的解决方法：正则化、Dropout、batch normalization
guihuo2889的博客
06-20 3390
1. 正则化 周志华老师的《机器学习》中写道：“正则化可理解为一种‘罚函数法’，即对不希望得到的结果施以惩罚，从而使得优化过程趋向于希望目标。从贝叶斯的角度来看，正则化项可认为是提供了模型的先验概率。” 正则化是一种回归的形式，它将系数估计（coefficient estimate）朝零的方向进行约束、调整或缩小。也就是说，正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度，从而避免过拟合的危险...
减少模型方差的方法借鉴
ningyanggege的博客
09-07 2224
数据信噪比非常低，rnn仍然能学到有用的东西； 减少方差的方法有三种； 第一，保存多个checkpoints； 第二、用三个随机数种子，每个种子生成一个模型，一个模型10个checkpoints；即共有30个checkpoints 第三、训练过程中，对于参数值使用均值来代替原来的更新的值；即使用历史值计算均值；在原始的迭代中，每次迭代参数都会更新；但现在就用一个均值; 好比交易价格，价...
训练模型时，解决方差过大的方法
qq_41342577的博客
04-23 3538
如果我们选好一种算法是刚好能应对我们的数据分析的，那么从算法层面，我们需要解决的问题主要集中在如何减少方差过大的情况，因为这会减低我们的算法的泛化能力，主要有以下几点方法 降低模型的复杂度 减少数据维度：降噪 增加样品总数 使用验证集 模型正则化 ...
深入理解过拟合与欠拟合
ypfzhao
03-12 3608
偏差是指我们忽略了多少数据，而方差是指我们的模型对数据的依赖程度。 说你想学英语。你没有先前的语言知识，但你听说最伟大的英国作家是莎士比亚。一个自然的行动方式当然必须是将自己锁定在图书馆并记住他的作品。经过一年的学习，你从学业中走出来，前往纽约市，并向你看到的第一个人打招呼，“Good dawning to thee, friend!”（这种用法貌似只在莎士比亚作品出现过）作为回应，你...
交叉验证如何解决过拟合
最新发布
05-12
<think>嗯，用户问的是交叉验证在解决过拟合中的作用和方法，需要解释原理和实现方式。首先，我得回忆一下交叉验证的基本概念，然后结合用户提供的引用资料来组织答案。用户给的引用里提到K折交叉验证、防止过拟合、训练集划分这些点，应该重点涵盖这些方面。 首先，过拟合是因为模型在训练数据上表现太好，但泛化能力差。交叉验证通过多次划分数据集，让模型在不同子集上训练和验证，这样可以更全面地评估模型性能，避免依赖单一的数据划分。比如K折交叉验证把数据分成K份，每次用K-1份训练，1份验证，循环K次，这样能减少数据划分带来的偶然性，确保模型不会只记住训练数据。 然后，引用3提到将数据集分为训练集、验证集和测试集，而交叉验证法通常指的是更系统的方法，比如K折。需要说明交叉验证如何通过平均多次评估结果来提供更稳健的性能估计，从而防止过拟合。引用1中的五折交叉验证例子也说明了这点，多次独立训练模型，避免模型过度适应某一部分数据。 接下来是原理部分。交叉验证的核心在于数据利用和模型评估方式。每次训练都使用不同的数据子集，迫使模型适应不同的数据分布，增强泛化能力。同时，通过多次验证的平均结果，减少方差，得到更可靠的评估，避免模型在单次划分中过拟合。 在实现方式上，需要介绍K折交叉验证的具体步骤，比如数据划分、循环训练验证、结果平均。还可以提到分层K折，特别是对于分类问题保持类别比例。另外，留一法（LOOCV）作为K折的特例，适用于小数据集。还有重复交叉验证，多次K折取平均，进一步稳定结果。 代码示例方面，用户提供的引用里有Python实现的例子，比如引用1和4。用sklearn的KFold和cross_val_score来展示，这样用户可以直接看到如何应用。同时，解释代码中的关键参数，比如n_splits=5表示五折，shuffle=True打乱数据，stratify保持分层。 最后，注意事项部分需要提醒数据分布均衡、数据泄露的问题，比如预处理步骤应该在交叉验证的循环内进行，而不是整个数据集上。还有计算成本的问题，K越大计算量越大，需要权衡。 相关问题部分，用户可能还想了解交叉验证的不同方法比较，或者与其他防止过拟合方法的结合，比如正则化、早停等。此外，交叉验证在调参中的应用也是常见问题，比如网格搜索结合交叉验证来选择最佳超参数，这可以引导用户进一步学习。</think>### 交叉验证防止过拟合的原理及实现方式 #### 一、过拟合问题的本质 过拟合指模型在训练集上表现优异，但在未知数据（测试集）上性能显著下降的现象，本质是模型过度记忆了训练数据的噪声或特定模式，而非学习通用规律[^3]。 #### 二、交叉验证的核心原理 1. **数据划分策略** 将原始数据集划分为$k$个互斥子集（即$k$折），通过**轮转验证**方式，每次用$k-1$个子集训练，剩余1个子集验证，重复$k$次后取平均结果。这种设计通过**强制模型接触不同数据分布**，削弱对单一数据划分的依赖[^1]。 2. **性能评估优化** 传统单次划分可能导致验证结果受随机性影响，而交叉验证通过**多次独立评估取均值**，降低模型对特定数据子集的过拟合风险，更客观反映泛化能力[^2]。 3. **参数选择约束** 在超参数调优时，交叉验证通过**分离验证集与最终测试集**，避免参数选择过程“偷看”测试数据，从而保证模型选择的公平性[^4]。 #### 三、实现方法与技术细节 1. **K折交叉验证（标准实现）** ```python from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 数据划分（以5折为例） kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) model = RandomForestClassifier() scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kf) print(f"平均准确率: {scores.mean():.2f} ± {scores.std():.2f}") ``` 2. **分层K折验证（分类任务专用）** 保持每折中类别比例与原始数据一致，适用于类别不平衡场景： ```python from sklearn.model_selection import StratifiedKFold skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True) ``` 3. **留一法（LOOCV）** 当$k$等于样本量$n$时，每次仅用1个样本验证，适用于小数据集： ```python from sklearn.model_selection import LeaveOneOut loo = LeaveOneOut() ``` #### 四、优化策略与注意事项 1. **数据预处理时序** 归一化、缺失值处理等操作必须在**交叉验证循环内部**完成，避免信息泄露[^1]。 2. **计算成本权衡** K值选择需平衡计算资源与稳定性，通常取5或10折，数据集较小时可增大$k$值。 3. **与正则化协同** 交叉验证常配合L1/L2正则化、早停（Early Stopping）等方法，形成多重过拟合防御体系[^4]。 $$ \text{泛化误差} = \frac{1}{k}\sum_{i=1}^{k} E_i \quad (E_i为第i折验证误差) $$ ####
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