overfitting

什么是过拟合 (Overfitting)

学习资料:Tensorflow:dropout教程PyTorch:dropout教程Theano:l1l2regularization教程今天我们会来聊聊机器学习中的过拟合overfitting现象,和解决过拟合的方法
qq_36553031·2019-01-15 18:53

算法工程师面试300题

overfitting怎么解决？LR和SVM的联系与区别？LR与线性回归的区别与联系？为什么XGBoost要用泰勒展开，优势在哪里？XGBoos
飞魔006·2019-01-14 11:44

深度学习2

对某个数据集过度拟合的状态称为过拟合（overfitting）。损失函数损失函数（lossfunction）是表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标，即当
kobeboa·2019-01-11 10:32

深度学习理论基础13-损失函数

只对某个数据集过度拟合的状态称为过拟合（overfitting）。避免过拟合也是机器学习的一个重要课题。神经网络的学习通过某个指标表示现在的状态，以这个指标为基准，寻找最优权重参数。神
满满的宇宙感·2019-01-01 19:18

CNN系列笔记（一）——通俗理解卷积神经网络

过拟合（Overfitting）：即在当前的样本上表现的非常好，但在测试的数据集上表现就非常糟糕。
马大哈先生·2018-12-19 15:25

机器学习：神经网络的 over fitting

我们在训练模型的时候，经常会遇到underfitting与overfitting的概念，现在的机器学习，基本是数据驱动型的。
Matrix_11·2018-12-09 18:38

深度学习笔记--防止过拟合的几种方法

过拟合在对模型进行训练时，有可能遇到训练数据不够，即训练数据无法对整个数据的分布进行估计的时候，或者在对模型进行过度训练（overtraining）时，常常会导致模型的过拟合（overfitting）。
小熊猫3·2018-11-30 20:38

机器学习中模型泛化能力和过拟合现象(overfitting)的矛盾、以及其主要缓解方法正则化技术原理初探

1.偏差与方差-机器学习算法泛化性能分析在一个项目中，我们通过设计和训练得到了一个model，该model的泛化可能很好，也可能不尽如人意，其背后的决定因素是什么呢？或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢？”偏差-方差分解（bias-variancedecomposition）“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具。偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进
郑瀚Andrew.Hann·2018-11-29 19:00

正则化为什么能防止过拟合

1.概述在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。
梅_梅·2018-11-26 20:03

机器学习基石 Lecture13: Hazard of Overfitting

机器学习基石Lecture13:HazardofOverfittingWhatisOverfitting?TheRoleofNoiseandDataSizeDeterministicNoiseDealingwithOverfittingWhatisOverfitting?有时候会发现某些情况下模型对训练数据的拟合很好，但是对于训练数据之外的数据拟合很差。这种情况表明模型有比较差的泛化性能。比如下图
无所知·2018-11-13 22:56

机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（六）深度学习技巧3（Deep learning tips- Early stopping and Regularization）

1.Earlystopping在训练过程中，往往会得出训练的最后的结果还可能不如以前的，原因很有可能出现overfitting。我们需要提前踩刹车，得出更好的效果。2.Regulariza
人工智能插班生·2018-11-04 08:57

深度学习揭秘之防止过拟合（overfitting）

摘要：本文总结深度学习过拟合产生的原因以及解决办法，涵盖正则化、dropout等操作，可以作为工程中的一份开发指南。神经网络通过大量的参数模拟各种繁多的任务，并能拟合各种复杂的数据集。这种独特的能力使其能够在许多难以在“传统”机器学习时代取得进展的领域——例如图像识别、物体检测或自然语言处理等领域表现优异。然而，有时候，最大的优点也是潜在的弱点。模型在学习过程时，如果缺乏控制可能会导致过拟合（ov
云栖社区v·2018-10-27 21:16

为什么加入正则化项可以防止过拟合

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。
liuhongyue·2018-10-18 10:13

TensorFlow：利用dropout解决overfitting问题，附程序代码

我们借助sklearn这个module来直观地看一看overfitting（过拟合）问题如何通过dropout来解决。本文适合刚刚接触TensorFlow的新手们，练习使用，附上源码。
奔跑的Yancy·2018-10-10 15:42

tensorflow使用L2 regularization正则化修正overfitting过拟合

L2正则化原理：过拟合的原理：在loss下降，进行拟合的过程中（斜线），不同的batch数据样本造成红色曲线的波动大，图中低点也就是过拟合，得到的红线点低于真实的黑线，也就是泛化更差。可见，要想减小过拟合，减小这个波动，减少w的数值就能办到。L2正则化训练的原理：在Loss中加入（乘以系数λ的）参数w的平方和，这样训练过程中就会抑制w的值，w的（绝对）值小，模型复杂度低，曲线平滑，过拟合程度低（奥
秦伟H·2018-10-07 11:01

周志华机器学习读书笔记（二）模型评估与选择

第二章模型的评估与选择板蓝根的板蓝（qq：1764681289）邮箱：[email protected]第一节经验误差与过拟合1、几个名词解释损失函数风险函数训练误差测试误差泛化误差经验风险经验风险最小化（ERM）过拟合（overfitting
hellyou·2018-09-26 23:12

机器学习常见问题整理

1.为什么说regularization是阻止overfitting的好办法?
婉妃·2018-09-19 01:21

tensorflow之overfitting（过拟合）问题

Tensorflow提供了dropout的功能来避免overfit。就参照莫烦的视频教程进行了练习。基于sklearn数据集进行了了过拟合实验。示例代码为：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueSep1814:29:112018基于sklearn数据集进行了过拟合实验@author:Administrator"""importtensorflowastffromskl
邹小妹·2018-09-18 20:41

神经网络正则化(1)：L1/L2正则化

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35893078在神经网络出现highvariance也就是overfitting的时候，regularization(正则化)是一个很常用的方法
witsmakemen·2018-09-14 16:12

经典分类CNN模型系列其七：DenseNet

但这两种都会导致训练参数的倍增，从而滑向overfitting的深渊。
manofmountain·2018-09-08 12:39

神经网络模型优化方法（缓解过拟合）

blog.csdn.net/chenyukuai6625/article/details/76922840一、背景简介  在深度学习和机器学习的各种模型训练过程中，在训练数据不够多时，自己常常会遇到的问题就是过拟合（overfitting
Class_guy·2018-09-07 11:32

tensorflow实战——dropout防止过拟合验证

了解dropout那得先了解什么是overfitting（过拟合），underfitting（欠拟合）overfitting就是指Ein(在训练集上的错误率)变小，Eout(在整个数据集上的错误率)变大的过程
虾米儿xia·2018-09-04 17:34

过拟合overfitting

过拟合通用方法1.收集更多的数据通俗得讲，数据机扩增即需要得到更多的符合要求的数据，即和已有的数据是独立同分布的，或者近似独立同分布的。一般有以下方法：从数据源头采集更多数据复制原有数据并加上随机噪声重采样根据当前数据集估计数据分布参数，使用该分布产生更多数据等2.通过正则化引入罚项指的是在目标函数后面添加一个正则化项，一般有L1正则化与L2正则化3.选择一个参数相对较少的简单模型4.降低数据的维
王金松·2018-09-04 15:03

5.Underfitting and Overfitting

在这一步结束时，您将了解欠拟合和过拟合的概念，并且您将能够应用这些办法来使您的模型更准确。ExperimentingWithDifferentModels现在您已经有了一种可靠的方法来测量模型精度，您可以尝试使用其他模型，并查看哪种模型可以提供最佳预测。但是你对模型有什么选择？您可以在scikit-learn的文档中看到决策树模型有很多选项（比您长期想要或需要的更多）。最重要的选项决定了树的深度。
10点43·2018-09-02 10:41

Neural Networks的regularization技巧：谈谈网络的泛化能力与noise、Inductive Bias的关系

一切要从overfitting（简称OF）和网络的generalizationcapability（简称GC）能力说起。overfitting是因为网络的繁华能力不足。
Trasper1·2018-08-31 18:55

深度学习——优化方法

（3）overfitting指的是在trainingset中结果很好，但在testset中结果不好，解决方法有扩大trainingset（比如：原始集旋转
qccz123456·2018-08-25 11:48

Keras-Tutorial(四): 避免过拟合

Keras-Tutorial:Overfitting_solutions(四)通俗点说法，过拟合就是在训练集下的表现过于优越，导致在验证集或在测试集上的表现不佳。
GaryCV·2018-08-23 16:49

Sklearn之sklearn.linear_model.LogisiticRegression参数详解

如果在调参时主要目的是解决overfitting，一般会选择l2正则
LawenceRay·2018-08-19 13:16

正则化L1 regularization、L2 regularization、Dropout

Regularization重新定义了目标函数,为了通过使得将权重的值都接近于0，从而使得目标函数更加的平滑减少样本中的噪声对训练的结果所造成的影响，解决overfitting问题。
Saul Zhang·2018-08-12 16:33

台大机器学习基石 Lecture 13 - Hazard of Overfitting

本次Lecture主要介绍机器学习中很重要的问题：过拟合（overfitting），并且介绍了部分解决过拟合问题的方法。WhatisOverfitting?
ZayneHuang·2018-08-08 21:59

【机器学习】 树的剪枝策略

原因是避免决策树过拟合(Overfitting)样本。前面的算法生成的决策树非常详细并且庞大，每个属性都被详细地加以考虑，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。
zhaosarsa·2018-07-31 16:12

machine learning学习笔记三之回归小笔记

2、在fit模型的时候，未必越复杂越好，可能会引起overfitting。
吃面米糕·2018-07-31 06:28

如何解决过拟合（overfitting）问题？

什么是过拟合？为了得到一致假设而使假设变得过度严格称为过拟合。过拟合的模型一般对训练数据表现很好，而对测试数据表现很差。如何解决过拟合问题？earlystopping：可以设定一个迭代截断的阈值，到了这个阈值迭代终止；也可以设定两次迭代之间的accuracy提高很小的时候，停止迭代。数据集扩增：从数据源采集更多数据；复制原有数据并增加随机噪声；重采样；根据当前数据集估计数据分布参数，使用该分布产生
萝卜YANG·2018-07-30 16:31

机器学习（西瓜书）--第二章 模型评估与选择

一，概念：错误率：E=1/m;精度：=1-错误率；过拟合（overfitting），欠拟合（underfitting）；二，评估方法：1，留出法（hold-out）:将数据集D分成两个互斥的概念，一个训练集
smithllxf·2018-07-25 22:45

西瓜书第二章笔记

学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差（trainingerror）/经验误差（empiricalerror）：学习器在训练集上的误差泛化误差（generalizationerror）：学习器在新样本上的误差过拟合（overfitting
小饕·2018-07-25 13:10

Overfitting机器学习中过度拟合问题

过度拟合：机器从样本数据中过度的学习了太多的局部特征，在测试集中会出现识别率低的情况。1.过度拟合(从知乎上看到的)(1)对于机器来说，在使用学习算法学习数据的特征的时候，样本数据的特征可以分为局部特征和全局特征，全局特征就是任何你想学习的那个概念所对应的数据都具备的特征，而局部特征则是你用来训练机器的样本里头的数据专有的特征.(2)在学习算法的作用下，机器在学习过程中是无法区别局部特征和全局特征
AinUser·2018-07-22 10:40

Linear Regression 进行房价预测

而且也可以更有效防止overfitting的产生。如果想要拟合二次方程，则在构造特征的
ChichiZhou·2018-07-14 03:38

Linear Regression 进行房价预测

而且也可以更有效防止overfitting的产生。如果想要拟合二次方程，则在构造特征的
ChichiZhou·2018-07-14 03:38

神经网络学习9--过拟合 (Overfitting)的解决办法

方法一：增加数据增加数据量,大部分过拟合产生的原因是因为数据量太少了.如果我们有成千上万的数据,红线也会慢慢被拉直,变得没那么扭曲.方法二：运用正规化运用正规化.L1,l2regularization等等,这些方法适用于大多数的机器学习,包括神经网络.他们的做法大同小异,我们简化机器学习的关键公式为y=Wx.W为机器需要学习到的各种参数.在过拟合中,W的值往往变化得特别大或特别小.为了不让W变化太
南山二毛·2018-07-11 17:08

过拟合解决方法之L2正则化和Dropout

一幅图胜千言万语欠拟合正确的拟合过拟合过拟合(overfitting)：就是对数据的过度严格的拟合。这个经常出现在分类问题上。怎么解决过拟合呢？
LeadAI学院·2018-07-09 18:00

Overfitting怎么解决? L1和L2正则化介绍

Overfitting怎么解决?L1和L2正则化介绍Overfitting怎么解决？
离散梦·2018-07-09 12:53

正则化 与 cross validation

在所有机器学习的问题上都要采用以下方法Overfitting:得到的模型随着训练轮数或者别的超参数的改变，在trainingdata上的错误率肯定是越来越低的。
ChichiZhou·2018-07-09 06:21

机器学习&深度学习知识点总结

1.Overfitting是什么？怎么解决？
kaiyuan_sjtu·2018-06-09 09:01

[Python人工智能] 五.theano实现神经网络正规化Regularization处理

前四篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络，这篇文章讲解Overfitting问题及正规化解决方法，采用theano
Eastmount·2018-06-01 16:32

[Python人工智能] 五.theano实现神经网络正规化Regularization处理

前四篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络，这篇文章讲解Overfitting问题及正规化解决方法，采用theano
Eastmount·2018-06-01 16:32

决策树、Bagging、随机森林、Boosting、AdaBoost、GBDT、XGBoost

决策树算法中学习简单的决策规则建立决策树模型的过程非常容易理解，决策树模型可以可视化，非常直观应用范围广，可用于分类和回归，而且非常容易做多类别的分类能够处理数值型和连续的样本特征缺点：很容易在训练数据中生成复杂的树结构，造成过拟合（overfitting
doulinxi115413·2018-05-20 22:27

TensorFlow入门：简单的分类任务和overfitting

简单的分类任务:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2018/5/1417:20#@Author:HJH#@Site:#@File:classification.py#@Software:PyCharm#利用独热编码onehot来分类手写数字importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.e
M_Z_G_Y·2018-05-14 21:15

[DL]DL中常用的图片变换方法

在使用cnn进行物体检测或者物体识别之类任务中，往往都会对原图进行变化处理，已增加数据的复杂度减小overfitting的可能性。
android_ruben·2018-05-11 15:28

详细解析卷积神经网络

既然说它是deeplearning中的一个算法，那么就需要有大量的数据来支持，作为一个深度的神经网络，参数动辄百万以上，如果样本数过小很容易造成overfitting。
富哥92·2018-05-08 14:42

为什么小样本不建议用深度学习？

这一现象叫过拟合（overfitting）。深层神经网络因为其结构，所以具有相较传统模型有很强的表达能力，从而也就需要更多的数据来避免过拟合的发生，以保证训练的模型在新的数据上也能有可以接受的表现。
JH_Zhai·2018-05-03 08:00
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