Keras过拟合

AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么？

在AI模型训练中，过拟合和欠拟合是两种常见的模型性能问题，核心区别在于模型对数据的学习程度和泛化能力：欠拟合（Underfitting）-定义：模型未能充分学习到数据中的规律，对训练数据的拟合程度较差，

workflower·2025-07-29 22:41

GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧：让模型更懂你的需求

GPT-4在AIGC中的微调技巧：让模型更懂你的需求关键词：GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要：AIGC（人工智能生成内容）正在重塑内容创作行业，但通用的GPT

AIGC应用创新大全·2025-07-29 21:03

Python 实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）

实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测的详细项目实例...1项目背景介绍...2项目目标与意义...2目标...2意义...3项目挑战及解决方案...3噪声数据处理...3特征提取与降维...3模型过拟合问题

nantangyuxi·2025-07-28 07:55

机器学习-XGBoost和SHAP解析数据

一、引言在机器学习领域，XGBoost表现出色，具有高效性、准确性、灵活性和良好的防过拟合能力。高效性使其能快速处理大规模复杂数据，降低训练时间成本。通过组合弱学习器提高准确性和泛化能力。

python机器学习ML·2025-07-27 16:29

从0开始学习R语言--Day55--弹性网络

通常来说，样本数据的数据个数会远大于特征数，但是当我们遇到特殊数据，比如基因数据，可能会有成百上千甚至上万地特征量，而样本个数只有几十个，此时如果直接做回归，由于特征数量很多，且有很多特征共线性较高，很容易过拟合

Chef_Chen·2025-07-26 19:21

PyTorch中实现早停机制（EarlyStopping）附代码

1.核心目的当模型在验证集上的性能不再提升时，提前终止训练防止过拟合，节省计算资源2.实现方法监控验证集指标（如损失、准确率），设置耐心值（Patience）3.代码：classEarlyStopping

自信的小螺丝钉·2025-07-26 13:43

神经网络过拟合处理：原理与实践

一、过拟合概述1.1什么是过拟合过拟合(Overfitting)是指机器学习模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。

慕婉0307·2025-07-25 18:03

图书推荐-话少不墨迹《大模型技术30讲》

关于本书：大模型技术30讲减少过拟合的数据方法过拟合是模型过度拟合训练数据噪声的现象，导致测试性能下降增加高质量标注数据是减少过拟合最有效的方法数据增强通过生成现有数据的变体扩展数据集，提高模型泛化能力自监督预训练可有效利用未标注数据进行模型初始化模型相关正则化方法

_abab·2025-07-25 17:21

MNIST 手写数字识别模型分析

功能概述这段代码实现了一个基于TensorFlow和Keras的MNIST手写数字识别模型。

橘子编程·2025-07-25 16:47

神经网络——归一化层

提高泛化能力：缓解过拟合，降低对

DAWN_T17·2025-07-24 15:00

AI产品经理面试宝典：100道经典问题与详尽答案，一文掌握！

5.什么是过拟合和欠拟合

AI大模型-大飞·2025-07-24 15:57

深入解析LoRA：低秩适应的高效大模型微调技术

3、Llama）的参数规模突破千亿级，传统全参数微调面临三大挑战：显存爆炸：微调70B模型需数千GB显存（如Llama-270B全微调需1.2TB显存）计算成本：全参数微调的计算量随模型规模呈二次增长过拟合风险

Zhong Yang·2025-07-24 06:54

机器学习—交叉验证

1、经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率”，学习器在训练集上的误差称为“经验误差”或“训练误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。

hwang_zhic·2025-07-24 05:49

过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶

1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合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，但是，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拿更强

Ryan_sz1·2025-07-23 13:49

Keras中to_categorical用法

to_categorical使用fromkeras.utils.np_utilsimportto_categoricalint_labels=[1,2,9,4]labels=["1","8"]categorical_labels

大鳄鱼小鳄鱼·2025-07-23 09:42

数据质量是机器学习项目的核心痛点，AI技术能提供智能化解决方案。

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte

zzywxc787·2025-07-23 07:56

【CNN】卷积神经网络池化- part2

1.池化降采样，减少参数数量，避免过拟合，提高鲁棒性2.池化操作池化操作(也称为下采样，Subsampling)类似卷积操作，使用的也是一个很小的矩阵，叫做池化核，但是池化核本身没有参数，只是通过对输入特征矩阵本身进行运算

·2025-07-22 07:46

机器学习专栏（62）：手把手实现工业级ResNet-34及调优全攻略

目录一、ResNet革命性突破解析1.1残差学习核心思想1.2ResNet-34结构详解二、工业级Keras实现详解2.1数据预处理流水线2.2完整模型实现三、模型训练调优策略3.1学习率动态调整3.2

·2025-07-21 16:06

卷积神经网络-数据增强

有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。二、数据增强的类别1.裁剪中心裁剪：transforms

红米煮粥·2025-07-20 00:44

深度学习——CNN（3）

采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调，诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性，在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。

飘涯·2025-07-19 14:23

微算法科技技术突破：用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革

这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础，借助量子计算的强大算力，极大提升了网络训练和评估效率，并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构，广泛应用于图像分类、

MicroTech2025·2025-07-19 13:26

深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型

深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。

程序员Gloria·2025-07-12 00:28

【常见滤波器】PCL 模型滤波器

几何模型驱动的点云处理技术目录模型滤波器核心概念⚙️PCL模型滤波器架构基础模型滤波器实践高级模型滤波技术模型拟合精度优化️工业应用案例调试与可视化⚡️性能优化策略模型滤波器核心概念模型滤波的本质模型滤波器通过拟合几何模型并评估点云与模型的贴合度

·2025-07-11 21:10

时尚搭配助手，深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统

文章目录引言：当算法遇见时尚第一章数据工程：时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计：从分类到推荐2.1基础CNN模型（图像分类）2.2多任务学习模型（属性联合预测）第三章推荐算法核心3.1协同过滤与内容推荐的融合第四章系统优化4.1注意力机制应用第五章实战演练5.2实时推荐API实现第六章前沿探索：时尚AI

忆愿·2025-07-11 01:28

用Keras构建爱情模型：破解情侣间的情感密码

文章目录一、给情话穿上数字马甲1.1中文分词那些坑1.2停用词过滤玄学二、给神经网络装个情感温度计2.1记忆增强套餐2.2注意力机制实战三、给模型喂点狗粮数据3.1数据增强七十二变3.2标注的艺术四、调参比哄对象还难4.1超参数扫雷指南4.2可视化调参黑科技五、实战演练之保命指南5.1部署成求生APP5.2案例分析库六、当AI遇见现实：模型局限与伦理困境6.1隐私雷区七、从玩具模型到生产系统7.1

忆愿·2025-07-11 01:28

lstm 输入数据维度_keras中关于输入尺寸、LSTM的stateful问题

多层LSTM需要设置return_sequence=True,后面再设置return_sequence=False.最近在学习使用keras搭建LSTM的时候，遇到了一些不明白的地方。

weixin_39856269·2025-07-10 21:24

【机器学习笔记Ⅰ】10 特征工程

改善泛化能力：避免过拟合，提高鲁棒性。2.特征工程的

·2025-07-10 20:49

英伟达终为 CUDA 添加原生 Python 支持，他有什么目的？

另一方面，Python生态的计算库实在太强大，比如numpy，几乎垄断了数组计算，还有像scipy、keras等，已经成为机器学习的主流工具，CUDA必

朱卫军 AI·2025-07-09 13:01

机器学习知识点复习上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记

4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析（PrinalComponentsAnalysis,PCA）降维中最经典的方法2.线性判别分析

·2025-07-08 20:36

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测

1、FirstofAll:ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error

·2025-07-07 16:21

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。

·2025-07-07 12:23

CHAIN（GAN的一种）训练自己的数据集

简介简介：作者针对数据有限场景下GANs训练中的判别器过拟合问题，提出了CHAIN（Lipschitz连续性约束归一化）方法。

这张生成的图像能检测吗·2025-07-06 09:21

python2.7.13安装keras记录

keras给出的版本大多对应的是python3.x版本，但有时一些项目需要用到python2.x的环境，版本找起来很麻烦。

呜哇哈哈嗝～·2025-07-06 00:27

PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别

之前我们可能用Keras体验过“搭积木”式的快乐，今天，我们将换一个同样强大且灵活的框架——PyTorch，

·2025-07-05 23:23

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件

第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分：神经网络算法理论详解与实践第四节：神经网络中的重要组件内容：激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用

·2025-07-05 04:37

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split 函数深度解析

测试阶段：用测试集评估模型在未见过的数据上的表现，避免“过拟合”（模型只记住训练数据的噪声，无法泛化到新数据）。类比场景：学生通过“练习题”（训练集）学习知识，再通过“考

宁儿数据安全·2025-07-03 17:42

【Torch】nn.Dropout算法详解

1.定义nn.Dropout是PyTorch中用于防止神经网络过拟合的正则化层。

油泼辣子多加·2025-07-03 17:11

Keras环境复现代码（三）

DQN雅达利Breakout强化学习实验要求明确实验目的：学习和实现深度Q学习（DQN），这是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习算法，用于解决复杂的决策问题。清楚实验原理：1、深度Q学习（DeepQ-Network）将卷积神经网络与Q学习结合，解决高维视觉输入的强化学习问题：2、经验回放：将状态转换存储到缓冲区，打破数据相关性，稳定训练。3、目标网络：定期更新目标Q值计算网络，减少训练中的目

yanyiche_·2025-07-02 10:52

Keras环境复现代码（二）

PPOCartPole控制算法实践实验要求明确实验目的：学习和实现PPO算法，这是一种改进的策略梯度方法，通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性。清楚实验原理：PPO算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，它旨在解决传统策略梯度方法（如REINFORCE算法）在训练过程中可能出现的策略更新不稳定问题。PPO算法通过引入一种新的策略更新机制，限制每次更新的幅度，从而提高训练的稳定性和效率。PPO算法

yanyiche_·2025-07-02 10:52

回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出

内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体，擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系，而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法，能够有效地处理高维数据并防止过拟合。

matlab科研社·2025-07-02 05:16

深刻解析如何解决在pycharm中导入tensorflow的子模块keras时的报错（导入语法正确）

只是导入时报错，但代码仍可以运行1.导入方式正确，但pycharm将其标红2.通过查看tensorflow的官方文件，猜测可能是python版本不适配python需为python3.6-3.9，而我的为python3.113.配置python3.9的环境（详情可看我的另一篇文章），但依然报错4.经过仔细分析，觉得可能是pycharm与tensorflow的适配问题，pycharm无法寻找到tens

lovingf·2025-07-02 03:00

常见机器学习算法与应用场景

1.监督学习（SupervisedLearning）1.1线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系，适用于预测连续值输出。

计算机软件程序设计·2025-07-02 02:52

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归（Linear Regression）

它通过拟合一条直线（或平面、高维超平面），来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y，找到一个线性函数：其中：是权重（回归系数）。b是偏置（截距）。y是预测值。

IT古董·2025-07-01 07:18

使用Ultralytics YOLO进行数据增强

在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。

alpszero·2025-06-30 21:08

CNN-GRU混合模型学习笔记

GRU学习笔记CNN：卷积神经网络GRU（GateRecurrentUnit），门控循环单元CNN：卷积神经网络3个组成部分：1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维（防止过拟合）3.全连接层—

weixin_54372988·2025-06-30 11:28

从决策树到随机森林：Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解

树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授"，用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断；而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团"，通过多棵决策树的"投票表决"，在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃

小张在编程·2025-06-29 17:06

【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器

第二章:机器学习与神经网络概述第三部分：类算法理论与实践第三节：决策树分类器内容：信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。

IT古董·2025-06-29 16:51

CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络

CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型，并提供高级Python接口（类似于keras、pytorch等）。

struggle2025·2025-06-29 05:37

python打卡训练营Day41

importnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers#加载和预处理数据(x_train,y_train),(x_test

珂宝_·2025-06-26 20:33

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