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  • 训练误差大于测试误差
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    2019-12-04 15:26:31

    Keras 模型有两种模式:训练和测试。

    而正则化机制,如 Dropout 和 L1/L2 权重正则化,在测试时是关闭的。

    此外,训练误差是每批训练数据的平均误差。由于你的模型是随着时间而变化的,一个 epoch 中的第一批数据的误差通常比最后一批的要高。另一方面,测试误差是模型在一个 epoch 训练完后计算的,因而误差较小。

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  • Tensorflow解决训练误差大于测试误差

    千次阅读 2020-02-26 16:57:26
    最近写代码,由于需要在神经网络类中传入训练样本个数(ps:不知道为什么reduce_mean后的数据总是nan) shape求和,shanchu文件,canshu不变,求梯度needtf

    最近在跟随莫烦哥进行tensorflow的学习,在学习dropout那一节的时候。有一个问题卡了很长时间,就是下图:
    在这里插入图片描述

    发现这个问题以后,我百思不得其解,测试了很多细节,终于发现了bug,同时也有一些其他新的发现。
    在定义神经网络层add_layer()的时候,我定义的数据是一列为一个样本,但是后来在测试sotfmax函数的过程中,我发现tf.nn.softmax(x)中,默认是按照行的方向进行计算。查阅资料发现
    tf.nn.softmax(
    logits,
    axis=None,
    name=None,
    dim=None
    )
    但是在我pycharm的这个函数中,只有logits和name这两个标识。因此在以前实验时,我设置了一个标志位,以区分softmax和其他激活函数(事实发现,这里不用区分,因为其他激活函数起作用只与当前神经元的值有关,只有softmax是与其他神经元也有关)。而且标志位默认为False,也就是说在激活函数之前不需要对输入进行转置。由于此次分类问题中需要用到softmax,而博主恰好忽略了这一点,因此就导致了前面出现的问题。

    def add_layer(input,in_size,out_size,activation_function=None,needtf=False):
            Weights = Variable(random_normal([out_size,in_size]))
            Biases = Variable(zeros([out_size,1])+0.1)
            Wx_plus_b = matmul(Weights,input)+Biases
            if activation_function==None:
                output = Wx_plus_b
            else:
                if needtf == True:
                    output = activation_function(transpose(Wx_plus_b))
                    output = transpose(output)
                else:
                    output = activation_function(Wx_plus_b)
            return output
    

    在定义的神经网络类中调用add_layer,同时更改needtf状态,tensorboard显示正常:

            self.l1 = add_layer(self.xs,in_size, hidden_size,activation_function=activation_function1,needtf=True)
            self.prediction = add_layer(self.l1,hidden_size,out_size,activation_function=activation_function2,needtf=True)
    

    在这里插入图片描述可以发现在dropout之前,测试误差明显大于训练误差,出现过拟合。

    总结这次经验教训,以后写含有默认参数的程序时最好使用‘functionnama_with_default’,同时在数据需要转置传入的时候要做好标记

    同时在解决这个bug的过程中,又找出了新的bug,欢迎大家围观。
    Tensorflow–改变的"变量"真的变了吗?

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  • 1.泛化能力: 机器学习的目标是使学得的模型能够很好的适用于新的样本,而不是仅仅在训练样本上工作的很好。学得的模型对新样本(即新鲜数据)的适应能力称为泛化能力。...4.误差(训练误差测试误差

    1.泛化能力:
    机器学习的目标是使学得的模型能够很好的适用于新的样本,而不是仅仅在训练样本上工作的很好。学得的模型对新样本(即新鲜数据)的适应能力称为泛化能力。

    2.误差:学习到的模型在样本上的预测结果与样本的真实结果之间的差 。

    训练误差:模型在训练集上的误差。
    泛化误差(测试误差):在新样本上的误差。

    显然,我们更希望得到泛化误差小的模型。

    3.欠拟合与过拟合
    欠拟合:学得的模型训练误差很大的现象。
    过拟合:学得的模型的训练误差很小,但泛化误差大(泛化能力较弱)的现象。

    在这里插入图片描述
    4.误差(训练误差、测试误差)和模型复杂度的关系
    在这里插入图片描述

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  • disp(['训练样本的仿真误差:',num2str(err11)]) disp(['测试样本的仿真误差:',num2str(err1)]) 用于模式分类的,输入9,输出3,训练误差大,测试误差也大,调了参数也不行,还是程序有问题?

    clc

    clear

    P= [150,150,190,150,160,172,150,183,150,150,182,148,190,192,150,159,150,150,169,150,159,199,149,179,150,150,189,150,150,198,150,181;

    150,150,160,150,191,180,150,182,151,152,185,150,191,159,150,159,149,149,170,150,196,187,148,179,150,149,188,151,151,187,150,170;

    150,150,166,150,180,185,150,177,149,150,163,149,159,185,148,169,150,150,180,149,166,167,150,159,149,150,190,149,150,177,151,180;

    150,171,188,172,170,150,150,150,150,174,167,186,182,150,150,150,150,168,190,169,179,150,150,150,149,178,160,180,150,150,149,150;

    150,160,168,190,189,150,150,150,150,180,159,192,184,147,149,150,150,169,180,189,179,150,149,150,151,190,180,180,150,150,149,150;

    150,180,185,192,160,150,150,150,150,172,158,194,154,148,148,150,150,170,188,189,199,149,149,150,150,180,170,199,150,150,150,151;

    150,150,150,188,198,150,182,188,150,150,149,158,162,150,167,169,149,150,150,196,178,149,159,199,150,150,150,156,151,150,180,188;

    150,150,150,169,180,150,182,190,150,150,150,169,174,150,170,168,150,151,150,196,196,150,178,189,150,150,150,184,149,149,172,187;

    150,150,150,174,176,150,190,177,150,150,150,196,175,150,172,179,150,150,149,186,192,150,169,189,149,151,150,191,148,150,181,174;]

    T= [1,1,0,1,0,0,1,0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,1,0,1,0,0,1,0;

    1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1;

    1,1,1,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0;]

    P_test=[150,150,150;

    150,150,150;

    150,150,150;

    180,187,150;

    172,180,150;

    177,172,150;

    150,190,172;

    150,190,184;

    150,174,180;]

    T_test=[1,1,1;

    0,0,1;

    1,0,0;]

    %hiddennum=[5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15];

    [inputn,inputps]=mapminmax(P);

    [outputn,outputps]=mapminmax(T);

    %for i=1:11

    net=newff(inputn,outputn,13,{'tansig','logsig'},'trainlm');

    %网络参数配置

    net.trainParam.epochs=1000;

    net.trainParam.goal=0.1;

    LP.lr=0.01;

    %训练网络

    net=train(net,inputn,outputn);

    %%测试网络

    inputn_test=mapminmax('apply',P_test,inputps);

    %disp(['1.使用随机权值和阀值'])

    %disp('测试样本预测结果:')

    Y1=sim(net,inputn_test)

    %y1=mapminmax('reverse',Y1,outputps);

    err1=norm(Y1-T_test);

    Y2=sim(net,inputn)

    %y2=mapminmax('reverse',Y2,outputps);

    err11=norm(Y2-T);

    %Y(i)=err1;

    %end

    %figure()

    %plot(hiddennum,Y,'-');

    disp(['训练样本的仿真误差:',num2str(err11)])

    disp(['测试样本的仿真误差:',num2str(err1)])

    用于模式分类的,输入9,输出3,训练误差大,测试误差也大,调了参数也不行,还是程序有问题?

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空空如也

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