cnn-欠拟合(underfitting)

最新推荐文章于 2024-09-20 01:15:00 发布
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分类专栏： cnn
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本文探讨了机器学习中常见的欠拟合问题，即模型无法有效捕捉数据规律，导致训练和测试结果均不佳。文章提供了多种解决方案，包括增加新特征、添加多项式特征、减少正则化参数、使用非线性模型以及调整模型容量等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

模型不能很好拟合数据,称之为欠拟合

直白的说：模型没有找到数据规律或不完整，泛化能力不强。在训练和测试数据集上，预测或训练结果都和真实结果相差很远。

一般解决方法

  • 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，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；使用集成学习方法，如Bagging ,将多个弱学习器Bagging

深度学习中欠拟合解决方案
zhouzongzong的博客
03-16 3738
欠拟合与过拟合 欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况； 过拟合是指模型在训练集上表现很好，到了验证和测试阶段就大不如意了，即模型的泛化能力很差。 欠拟合和过拟合一直是机器学习训练中的难题，在进行模型训练的时候往往要对这二者进行权衡，使得模型不仅在训练集上表现良好，在验证集以及测试集上也要有出色的预测能力。下面对解决欠拟合和过拟合的一般方法作一总结，说明大致的处理方向，具体应用还得结合实际的任务、数据和算法模型等。 解决欠拟合(高偏差)的方法 模型复杂化 • 对同一个算法复杂化。例.
机器学习之过拟合和欠拟合（二）
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JustinMars的博客
01-10 244
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过拟合、欠拟合，梯度爆炸和消失，CNN #d2l#
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在长文|一文读懂什么是机器学习中，介绍了机器学习所解决的问题，以及哪些种类的机器学习方法。还有前面的历史文章中也分享一些机器学习的经典算法。在机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题。一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能力更强。然而，优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了，这个问题也在学术界讨论的比较
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zyuPp的博客
02-18 1560
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