overfitting 与underfiting

最新推荐文章于 2024-08-09 00:47:47 发布

zero_1996

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分类专栏：人工智能

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2 篇文章

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underfitting
即是训练好的神经网络识别不了图片预测值与真实值相差甚远
举例：人脸识别：识别不出来人是人
解决办法：增大训练集，减少学习率增大学习轮数epoch

overfitting
即是训练好的神经网路只识别训练集
举例：人脸识别：只认为训练集的人是人，其他人都不是人
解决办法：调参数，cross-entropy dropout

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keras——underfiting & overfiting

cchangcs

11-04

279

本文主要介绍keras中过拟合和欠拟合的情况，以及如何解决过拟合和欠拟合的情况。示例代码： from keras.datasets import imdb import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout import matplotlib.pyplo...

Overfitting 原理与代码实战案例讲解

AI天才研究院

06-14

316

Overfitting 原理与代码实战案例讲解 1. 背景介绍 1.1 什么是Overfitting Overfitting(过拟合)是机器学习和统计学中的一个常见问题,指的是模型过度拟合训练数据,以至于在新的、

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过拟合和欠拟合（Over fitting & Under fitting）

weixin_33967071的博客

05-18

579

欠拟合（Under Fitting）欠拟合指的是模型没有很好地学习到训练集上的规律。欠拟合的表现形式：当模型处于欠拟合状态时，其在训练集和验证集上的误差都很大；当模型处于欠拟合状态时，根本的办法是增加模型复杂度。我们一般有以下一些办法：增加模型的迭代次数；更换描述能力更强的模型；生成更多特征供训练使用；降低正则化水平；过拟合（O...

Overfitting and Underfiting

lcj_cjfykx的专栏

02-05

1613

overfitting:有噪声的情况下对训练数据的完全拟合反而不具有很好的预测性。 Underfitting就是对数据的描述不够；overfitting恰恰相反，它对数据的描述太过细致。对于Overfitting来说，它可能对于训练集的吻合度相当的高，但是这样的模型对于实际数据的效果就很有可能是比较的差了。当训练集比较的小，或者预测字段和前面的字段有冗余时就有可能产生 Overfitting

过拟合(Over-fitting) 和欠拟合(Under-fitting)

weixin_42077402的博客

10-18

2572

初学机器学习和深度学习的时候，我们常常会遇到 "过拟合" 和 ''欠拟合" 这两个看似不明所以的数学概念，今天我就专门讲一讲它们具体是怎么一回事。拟合(fitting) 要理解过拟合和欠拟合，我们首先要明白什么是 "拟合"。通俗来讲，当我们想要了解平面中样本点所具有的统一规律时，或者说通过一条怎样的光滑曲线可以更贴切地描述黄色样本点时，拟合就是我们要使用的手段或方法。如上面中间图所示，我...

过拟合和欠拟合

learn more，have more

03-28

524

过拟合和欠拟合

Reducing Overfitting in Deep CNNs

yhl_leo

03-27

2729

今天我要讲的内容是在深度学习的卷积神经网络中，如何减弱过拟合问题的相关研究，最近刚好在修改论文，就把相关的方法和技术整理出来，对于怎样选择和设计网络模型具有一定的指导性，希望对大家有所帮助。

过拟合(Overfitting)：深入剖析过拟合的根源与解决之道

最新发布

AI天才研究院

08-09

1427

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。

怎么解决Underfitting和Overfitting问题？

follow your heart...

06-17

6425

节选自机器学习如何解决问题-美团技术团队 Underfitting 数据：清洗数据特征： 1. 增加特征 2. 删除噪音特征模型： 1. 调低正则项的惩罚参数 2. 换更“复杂”的模型（如把线性模型换为非线性模型） 3. 多个模型级联或组合 Overfitting 数据：增加数据特征： 1. 进行特征选择 2. 降维（如对特征进行聚类、

有关overfitting和underfitting的具体解释

deep learning

09-14

3193

如果给出上图的6个点，该如何选择上图曲线才能更好的反映实际的数据情况？红色：直线，可以表示一定的数据，但会造成大量数据丢失，产生数据无法代表实际情况，叫做underfitting。蓝色：一元四次方程，可以表达数据中所有的点，但过于复杂，并且无法达到真实的数据预测，最下面一个点可能是较大的人为误差，或则记录数据错误，并不能反映真实的数据模型，叫做overfitting。绿色：虽然无法代表模型数据中的所有点，但介于红色和蓝色之间，可以更好的表达模型。实际中数据的获取可能有noi.

ccc-Tips for Deep Learning-李宏毅(8)

liubi32326的博客

02-15

320

Recipe of Deep Learning、Good Results on Training Data、Good Results on Testing Data、why Dropout work？

过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)出现原因及如何避免方案

花与花

06-28

6万+

文章目录欠拟合一、什么是欠拟合？二、欠拟合出现原因三、解决欠拟合(高偏差)的方法过拟合一、什么是过拟合？二、过拟合出现原因三、解决过拟合(高方差)的方法欠拟合一、什么是欠拟合？欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。二、欠拟合出现原因模型复杂度过低特征量过少三、解决欠拟合(高偏差)的方法 1. 模型复杂化 • 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐

过拟合问题&正则化引入

m0_65995252的博客

01-25

676

过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳的问题。当模型过分地适应训练数据的特征和噪音时，就会出现过拟合。这样的模型会捕捉到训练数据中的细微特征和噪音，导致在新数据上表现不佳。对于一组数据的拟合存在以下三种情况：1.拟合不足(underfiting)，没有经过数据集中主要的点，没有很好地反应点的趋势2.拟合良好3.过度拟合(overfiting)，没有过滤掉细微特征和噪声，无法反应整体趋势在分类问题中，我们使用sigmoid函数找决策边界时也会遇到类似的问题的问题：

【跟李沐学AI—机器学习】3 评估指标

qq_53223504的博客

08-15

135

使用旧数据训练得到的模型，在新的数据上预测效果怎么样一般是通过评估指标来进行模型的选择。

机器学习中：过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）

Sk8er的专栏

07-15

4386

It’s not enough for a machine learning algorithm to optimize its cost on your data set. If your algorithm works well with points in your data set, but not on new points, then the algorithm overfit the

深度学习 14. 深度学习调参，CNN参数调参，各个参数理解和说明以及调整的要领。underfitting和overfitting的理解，过拟合的解释。

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不积跬步无以至千里

04-21

8万+

深度学习 14. 深度学习调参，CNN参数调参，各个参数理解和说明以及调整的要领。underfitting和overfitting的理解，过拟合的解释。

overfitting怎么解决

yjw_Jone的博客

08-29

579

overfitting就是过拟合, 其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集, 对训练集外的数据却不work, 这称之为泛化(generalization)性能不好。泛化性能是训练的效果评价中的首要目标，没有良好的泛化，就等于南辕北辙, 一切都是无用功...

AI：卷积神经网络CNN 解决过拟合的方法（Overcome Overfitting）

HowieXue 薛永浩的博客

02-11

5万+

使用 CNN 处理不同尺寸的 RGB 图像注意事项： • 调整图片尺寸：在处理不同尺寸的图像时，我们必须将所有图像调整为相同的尺寸，这样才能传入 CNN。 • 彩色图像：计算机会将彩色图像解析为三维数组。 • RGB 图像：彩色图像由三个颜色通道组成：红、绿和蓝。 • 卷积：在处理 RGB 图像时，我们使用各自的卷积过滤器对每个颜色通道执行卷积运算。对每个颜色通道执行卷积运算的过程与灰阶图像一样，...

overfitting(过度拟合)的概念

haierboos

07-06

880

过适-维基百科：在统计学中，过适现象（英语：overfitting，或称：过度拟合）是指在调适一个统计模型时，使用过多参数。对比于可取得的资料总量来说，一个荒谬的模型模型只要足够复杂，是可以完美地适应资料。过适一般可以识为违反奥卡姆剃刀原则。当可选择的参数的自由度超过资料所包含资讯内容时，这会导致最后（调适后）模型使用任意的参数，这会减少或破坏模型一般化的能力更甚于适应资料。过适的可能...

overfitting and underfitting

06-28

### 回答1：过拟合和欠拟合是机器学习中常见的问题。过拟合指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差，即模型过于复杂，过度拟合了训练数据，导致泛化能力不足。欠拟合则指模型在训练集和测试集上表现都较差，即模型过于简单，无法捕捉数据的复杂性和规律。为了解决这些问题，需要对模型进行调整和优化，以达到更好的泛化能力和预测准确性。 ### 回答2：在机器学习中，过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）是两个非常重要的概念。通俗地来说，过拟合指的是模型过于“敏感”地拟合数据，把噪声和偶然性也当作规律进行训练，导致在测试集上表现不佳；而欠拟合则表示模型过于简单，没能完全拟合训练集，导致在训练集和测试集（甚至未知的数据）上的预测效果都不理想。下面分别从原因、表现和如何解决这两个问题阐述。一、原因（1）过拟合过拟合出现的原因一般是模型对训练数据过于敏感，太过注重细节，把数据中本应不具有泛化能力的噪声学进去了，导致模型在未知数据上效果大打折扣。具体来说，造成过拟合的因素有： · 训练集样本量不够：如果样本数据较少，模型可能抓不到数据的本质规律，从而把一些随机性当作了规律。 · 模型复杂度过高：如果模型过于复杂，将大量无用特征学进去，很可能导致过拟合问题。一些常见的复杂模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。 · 迭代次数太多：若模型训练次数太多，就会导致模型过于关注训练数据，而失去对未知数据的泛化能力。（2）欠拟合欠拟合问题一般是因为模型不具备足够的学习能力，不能很好地拟合数据，导致预测效果不佳。从技术角度分析，造成欠拟合的原因有如下几个方面： · 训练集数据量不足：与过拟合相反，训练集数据量太少，可能会使模型难以理解数据中的规律，从而没能很好地学习到特征。 · 模型复杂度不够：如果模型比较简单，很可能没能很好地学习到训练集中的关系，导致欠拟合问题。 · 非线性问题过于简单：在处理非线性问题时，如果模型只是采用线性拟合的方法，就难以拟合训练集。二、表现（1）过拟合过拟合的模型通常在训练集上表现突出，但在验证集及测试集上的表现较差，通常表现为： · 训练集误差和验证集误差之间差异明显，可能是训练误差低至0，但验证集误差依旧很高； · 模型表现过于复杂，对于Case的预测准确度很高，但对于未知数据的预测表现不佳； · 模型在训练数据中产生极大波动，对于训练集中微小的变化都作出反应；（2）欠拟合欠拟合的模型表现比较显然，可能表现如下： · 训练误差和验证误差各自都很高； · 模型表现过于简单，无法从训练集中学到足够的规律； · 对于Case的预测准确度不高，且对于未知数据的预测表现不佳。三、如何解决（1）过拟合在解决过拟合的问题时，有一些常见的方法，如下： · 交叉验证：通过重复采用数据集中的不同子集，来训练和测试模型，使模型变得更可靠，从而减少过拟合的风险。 · 增加数据量：如前文所述，训练数据集不足是导致过拟合的一个重要原因，因此增加数据量的方式是一种有效减少过拟合的手段。 · 简化模型：通过降低模型复杂度，如减少层数，删除某些特征等，避免把噪声当做规律进行训练，从而提高泛化能力。（2）欠拟合在解决欠拟合的问题时，通常采取以下方式： · 重新设计特征：特征工程是机器学习中非常重要的一环，通过重构特征，提高模型的表达能力，能够更好地利用数据的潜在规律。 · 增加数据量：在欠拟合情况下，通常是由于数据量不足导致的，增加数据量做法同过拟合的解决方案。 · 使用更加复杂的模型：如果模型过于简单，以至于无法发现数据的更复杂的规律，那么就需要重新考虑模型的构建，使用更加复杂的模型，如深度神经网络等。 ### 回答3： Overfitting（过拟合）是指模型过于复杂，试图完全匹配训练数据集，导致在新的数据上表现不佳。这种情况下，模型能够记住训练数据集中的每个细节，包括误差和噪声，从而无法推广到新数据。过拟合通常发生在模型太复杂或参数太多的情况下。在机器学习中，我们使用各种技术来减少过拟合，例如交叉验证、正则化和减少特征数量。这些技术都有助于建立更好的模型并使其更能够适应新数据。 Underfitting（欠拟合）是指模型过于简单，无法很好地拟合训练数据集或新数据。这种情况下，模型的表现能力有限，无法捕获数据中的复杂关系。欠拟合通常发生在模型太简单或参数太少的情况下。为了解决欠拟合问题，我们可以尝试增加模型的复杂度，增加特征数量或添加更多的隐层。这可以帮助模型更好地捕获数据中的复杂关系。但是，需要注意的是，过度增加模型的复杂度可能会导致过拟合。因此，我们需要找到一个平衡点，使模型能够在训练数据集和新数据上都表现良好。这需要我们在训练过程中细心观察模型的表现，并使用适当的技术来解决过拟合或欠拟合问题。