深度学习避免过拟合方法整理

原创 已于 2023-01-31 23:28:28 修改 · 190 阅读 · 0 ·
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#深度学习 #人工智能 #神经网络

于 2023-01-31 23:16:57 首次发布
本文探讨了深度学习中常用的正则化技巧，包括weight decay、dropout及批量归一化（BN）。weight decay几乎被普遍采用，用于限制权重的范围；dropout主要用于全连接层，通过丢弃部分神经元来防止过拟合；BN则常应用于卷积层。文中提到，在增加隐藏层数使模型达到过拟合后再使用dropout通常效果更佳。

weightdecay：几乎都在使用，作用是限制权重范围
dropuout:主要用在全连接层，作用是丢弃多少个神经元；一般来说，增加隐藏层数使模型先达到过拟合再droupout的效果会比减少隐藏层数避免过拟合好。
BN:用于卷积层

有待完善… …

使用CNN进行深度学习模型训练时遇到了过拟合问题，已经训练了80个epoch，但目前并不确定是否模型已经出现过拟合现象？
**My Coding Family**
05-10 1245
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
想问一下模型是不是已经过拟合了？如何判断？
**My Coding Family**
05-06 1197
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深度学习中防止过拟合的方法有哪些？
litt1e的博客
05-16 9808
过拟合是指在模型参数拟合过程中，由于训练数据包含抽样误差，复杂模型在训练时也将抽样误差进行了很好的拟合。具体表现就是在训练集上效果好，而测试集效果差，模型泛化能力弱。 解决过拟合的方法： 1.从数据入手 解决过拟合最有效的方法，就是尽力补足数据，让模型看见更加全面的样本，不断修正自己。 数据增强：通过一定规则扩充数据。可以通过图像平移、翻转、缩放、切割等手段将数据库成倍扩充。当然，随着GAN的发展，很多任务，可以通过GAN来有效补足数据集。 2.网络结构 2.1. dropout Dropout可以作为训
人工智能-python-深度学习-过拟合与欠拟合：概念、判断与解决方法
x112xxds的博客
08-28 991
摘要：本文系统介绍了机器学习中的过拟合与欠拟合问题。欠拟合指模型过于简单无法捕捉数据规律，表现为训练集和测试集性能均差；过拟合则是模型过于复杂导致泛化能力差，表现为训练集效果好但测试集差。文章提供了判断方法（损失函数变化、学习曲线）和解决方案：欠拟合可通过增加模型复杂度、提供更多特征解决；过拟合可采用L1/L2正则化、Dropout、数据增强等方法。最后强调所有方法的核心目标是提高模型的泛化能力，使其在未知数据上保持良好表现。
深度学习（6）过拟合与欠拟合
weixin_42535423的博客
12-27 921
深度学习（6） 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...
机器学习过拟合与欠拟合！
Datawhale
10-08 2048
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：胡联粤、张桐，Datawhale面经小组Q1如何理解高方差与低偏差?模型的预...
李宏毅深度学习笔记——呕心整理版
Red_Elf的博客
12-06 9739
机器学习就是寻找一个复杂函数。深度学习的函数就是类神经网络。
深度学习中的正则化方法
梁小憨憨的博客
01-06 1179
最近看到了正则化的内容，发现自己对正则化的理解已经忘得差不多了，这里在整理一下，方便以后查阅。
深度学习相关概念整理
不断进步的咕咕怪的博客
04-13 6948
残差连接（Residual Connection）是一种在深度学习领域，特别是在深度神经网络架构设计中的关键技术。它最初由何凯明等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中提出，并应用于ResNet（Residual Network）中，极大地推动了深度神经网络的发展，尤其是在图像识别任务上的突破。残差连接的核心思想是引入“捷径”或“跳过连接”，它允许输入信号可以直接传递到网络的较深层，而不仅仅依赖于逐层前向传播的计算结果。
深度学习初学者理论与实践学习资料汇总整理
08-11
深度学习初学者理论与实践学习资料汇总整理 随着人工智能技术的不断进步和普及，深度学习作为其核心领域之一，已经成为众多科技公司和研究机构关注的焦点。深度学习的入门门槛相对较高，涉及到的数学知识和理论基础...
13、深度学习中的泛化与过拟合：原理、挑战与应对策略
potato的博客
07-08 49
本博文深入探讨了深度学习中的泛化与过拟合问题，从回归模型训练与评估出发，分析了优化与泛化的紧张关系，并揭示了深度学习模型的拟合能力与数据自然结构之间的联系。文章通过实际案例（如MNIST数据集）展示了噪声特征、稀有特征和虚假相关性对过拟合的影响，同时提出了提高模型泛化性能的实践建议，包括数据层面、模型层面和训练层面的有效策略。最终总结了关键要点，并展望了未来发展方向。
【人工智能】【深度学习】④ Stable Diffusion核心算法解析：从DDPM到文本生成图像的飞跃
xiezhiyi007的专栏
12-02 1363
Stable Diffusion是AI绘画领域的革命性技术，其核心基于扩散模型：通过"拆快递"式的噪声添加（前向扩散）和"拼乐高"式的逐步去噪（逆向过程），实现从噪声到图像的构建。本文用快递分拣、乐高拼装等生活化类比，解析CLIP文本编码器（翻译文字指令）、VAE（图像压缩）和U-Net（智能拼图）三大核心组件。相比传统GAN模型，它避免模式崩溃，提升语义理解能力，成为文本生成图像的黄金标准。通过代码与架构图解析，帮助开发者快速掌握这项技术的核心逻辑。
深度学习理论推导--梯度下降法
weixin_43719312的博客
12-02 923
本文通过小猪体重增长的例子，生动解释了梯度下降法的原理。首先回顾线性回归的求解方法（最小二乘法和正规方程），指出非线性问题的局限性。然后以二元函数z=1+x+2y为例，通过微分推导证明：在微观尺度下，当增量方向与梯度方向一致时，函数增长最快。文中详细分析了不同方向上的增量变化，并用向量运算说明梯度方向的重要性。最后指出梯度向量∇z=[1,2]^T即为函数增长最快的方向，为后续讲解梯度下降法奠定了基础。
深入浅出卷积神经网络（CNN）：从LeNet到Vision Transformer的演进及其实战应用
云雾J视界的博客
12-04 873
本文系统梳理卷积神经网络从LeNet到Vision Transformer的演进脉络，聚焦“为何选用ResNet而非VGG”这一典型面试问题，揭示其背后的技术选型逻辑。文章基于CVPR、ICLR等顶会论文及MLPerf等公开基准，深入剖析四代架构——奠基（LeNet/AlexNet）、深度爆发（VGG/ResNet）、效率觉醒（MobileNet）与注意力时代（ViT/ConvNeXt）的核心创新与工程权衡。
【深度学习新浪潮】DeepSeek V3.2深度解析：稀疏革命与Agent突破，开源模型的效率跃迁
智能守恒_HengAI
12-01 249
DeepSeek V3.2通过DSA稀疏注意力与规模化RL训练的双重创新，不仅实现了"性能不降级、成本降七成"的效率突破，更将开源模型的Agent能力推向新高度。对于开发者而言，标准版的高性价比与增强版的极限推理能力形成互补，既能满足日常业务需求，又可支撑前沿技术探索。随着DSA机制的持续迭代与国产算力适配的深化，开源模型与闭源模型的能力差距正快速缩小。未来值得期待其在多模态稀疏处理、端侧部署优化等方向的进一步突破。你在实际开发中更关注V3.2的长文本处理能力还是Agent工具调用功能？
深度学习与机器学习的3个关键区别
dream_it_come_in的博客
12-05 708
在人工智能的浪潮中，“机器学习” 和 “深度学习” 是两个高频出现却常被混淆的概念。很多人误以为深度学习是机器学习的 “升级版”，但实际上二者在技术逻辑、适用场景和核心能力上存在本质区别。今天我们就从三个核心维度，拆解它们的关键差异，帮你快速理清 AI 技术的底层逻辑。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
echo的博客
11-29 1144
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
目标检测：视觉系统中的CNN-Transformer融合网络
最新发布
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
12-06 4万+
RTD-Net是一个单阶段检测网络，它直接从输入图像预测目标的位置和类别，然后通过非最大抑制（NMS）处理来获取最终检测结果。网络设计考虑了检测精度和速度的平衡，特别适用于资源受限的嵌入式设备。
RNN、LSTM 区别
Bojun Jiang的博客
12-02 704
对比维度传统 RNNLSTM（长短期记忆网络）核心结构单一隐藏状态（h），无门控机制细胞状态（长期记忆）+ 隐藏状态（短期记忆）+ 3 个门控长距离依赖能力弱（梯度消失 / 爆炸，记不住长远信息）强（门控 + 细胞状态稳定传递长距离信息）参数复杂度低（结构简单，参数少）高（多了门控参数，计算量更大）训练难度易训练（参数少）但效果差（长序列）难训练（参数多、计算量大）但效果好（长序列）适用场景短序列数据（如 10 个词以内的短句、短时序）
PyTorch深度学习入门教程整理
- 正则化技术：讨论避免过拟合的常用方法，如L1、L2正则化和dropout技术。 - 数据增强：解释数据增强对提高模型泛化能力的重要性。 ### PyTorch框架入门 #### PyTorch核心组件 - 张量(Tensor)：介绍PyTorch中的...
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