精华内容
下载资源
问答
  • 关于训练误差、测试误差、泛化误差
    万次阅读
    2019-03-30 03:27:24

    我们在学习模式识别的时候,总是会遇到一些专业词汇,而其中有的专业词汇叫人傻傻分不清。

    今天我就来说说训练误差、测试误差、泛化误差到底是什么,区别所在。

     

    对于分类学习算法,我们一般将样本集分为训练集和测试集,其中训练集用于算法模型的学习或训练,而测试集通常用于评估训练好的模型对于数据的预测性能评估。而这个先后顺序就是先将算法在训练集上训练得到一个模型,然后在测试集上评估性能。

     

    这个时候我们通常要考虑评估的这个性能是否合理。由于测试学习算法是否成功在于算法对于训练中未见过的数据的预测执行能力,因此我们一般将分类模型的误差分为训练误差(Training Error)和泛化误差(Generalization Error)。那么这两个误差到底是什么呢?

     

    训练误差是指模型在训练集上的错分样本比率,说白了就是在训练集上训练完毕后在训练集本身上进行预测得到了错分率

    (同样的测试误差就是模型在测试集上的错分率)

    泛化误差是指模型在未知记录上的期望误差,说白了就是在训练集上没见过的数据的错分样本比率。

     

    因此在样本集划分时,如果得到的训练集与测试集的数据没有交集,此时测试误差基本等同于泛化误差。

    因此以上就是三者的意义所在和区别所在!!

    更多相关内容
  • BP神经网络训练误差问题-新建文件夹 .zip clear all; clc; load train.mat t=zeros; for k=1:200  t)=1; end Ti=t';%期望输出 P = trainsample' size 9 200 size @ 200 % size % size %人脸类别40...
  • fit() 方法会返回一个训练期间历史数据记录对象,包含 training error, training accuracy, validation error, validation accuracy 字段,如下打印 # list all data in history print(history.history.keys()) ...
  • 主要介绍了keras做CNN的训练误差loss的下降操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 深度学习之训练误差和泛化误差

    千次阅读 2022-01-22 21:48:25
    假设,我们使用ImageNet作为数据集,再从谷歌上搜索类似的同类的图片,有时候效果会很好,有可能是训练误差,而非泛化误差,因为很多ImageNet上的图片,也是谷歌搜索出来的。 训练误差 训练误差是指, 模型在训练...

    在学习 深度学习的时候,会有不少的专业词语,有些专业词语中,有时很难分清楚。

    在之前的文章中,我们常常提到训练集验证集,其中训练集用于算法模型的训练和学习、验证集是对训练模型进行评估。在模型验证集上,不能包含训练集的数据。 假设,我们使用ImageNet作为数据集,再从谷歌上搜索类似的同类的图片,有时候效果会很好,有可能是训练误差,而非泛化误差,因为很多ImageNet上的图片,也是谷歌搜索出来的。

    训练误差

    训练误差是指, 模型在训练数据集上计算得到的误差,即在训练集上训练完毕后在训练集本身上进行预测得到了错分率。

    泛化误差

    泛化误差是指, 模型应用在同样从原始样本的分布中抽取的无限多数据样本时,模型误差的期望,即训练集上没见过的数据的错分样本比率。

    问题是,我们永远不能准确地计算出泛化误差。 这是因为无限多的数据样本是一个虚构的对象。 在实际中,我们只能通过将模型应用于一个独立的测试集来估计泛化误差, 该测试集由随机选取的、未曾在训练集中出现的数据样本构成。

    举个栗子:
    在 高中的时候,每到期末考试时,我都会整理和总结本学期和历年考试真题,做的题很多,尽管如此,在考试中,并不能保障每次都很考出好的成绩,因为我只是尝试死记硬背,如果考题正好在我的记忆中,我就会考出好成绩,反之,则很差, 在这种场景下,所有的错题应该叫训练误差。后来,我尝试通过做题,理清楚知识原理,在考试中,遇到没见过的题目,也能通过知识架构梳理出解题思路,该场景下再出错的题目应该叫泛化误差

    本号更新很慢,平时也不更新,讲的很琐碎。只是不想让自己囫囵吞枣式学习。我慢慢写,各位老板慢慢看。

    关注公众号,解锁更多深度学习内容。

    展开全文
  • 训练误差: 模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差: 模型在任意⼀个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似,这里可以理解成测试集。 欠拟合: 模型⽆法得到较低的训练误差。 ...

    相关定义

    • 训练误差: 模型在训练数据集上表现出的误差。
    • 泛化误差: 模型在任意⼀个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似,这里可以理解成测试集。
    • 欠拟合: 模型⽆法得到较低的训练误差。
    • 过拟合: 模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差。

    在这里插入图片描述
    通过上面的图,可以简单推出:
    loss不下降,分多种情况:训练集不下降,验证集不下降,本文结合其它博客,做个小的总结:

    训练损失与测试损失结果分析

    训练损失不断下降 ↓ \downarrow ,测试损失不断下降 ↓ \downarrow ,说明网络仍在学习;

    训练损失不断下降 ↓ \downarrow ,测试损失趋于不变 → \rightarrow ,说明网络过拟合;

    训练损失趋于不变 → \rightarrow ,测试损失不断下降 ↓ \downarrow ,说明数据集有问题;

    训练损失趋于不变 → \rightarrow ,测试损失趋于不变 → \rightarrow ,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目;

    训练损失不断上升 ↑ \uparrow ,测试损失不断上升 ↑ \uparrow ,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当

    欠拟合和过拟合

    欠拟合”常常在模型学习能力较弱,而数据复杂度较高的情况出现,此时模型由于学习能力不足,无法学习到数据集中的“一般规律”,因而导致泛化能力弱。与之相反,“过拟合”常常在模型学习能力过强的情况中出现,此时的模型学习能力太强,以至于将训练集单个样本自身的特点都能捕捉到,并将其认为是“一般规律”,同样这种情况也会导致模型泛化能力下降过拟合欠拟合的区别在于,欠拟合在训练集和测试集上的性能都较差,而过拟合往往能较好地学习训练集数据的性质,而在测试集上的性能较差。在神经网络训练的过程中,欠拟合主要表现为输出结果的高偏差,而过拟合主要表现为输出结果的高方差。注意,过拟合并不总是一件坏事,因为过拟合很容易调整。 在深度学习领域, 最好的预测模型在训练数据上的表现往往比在保留(验证)数据上好得多。 最终,我们通常更关心验证误差,而不是训练误差和验证误差之间的差距。

    欠拟合原因

    根本的原因是特征维度过少,导致拟合的函数无法满足训练集,误差较大。因此欠拟合问题可以通过增加特征维度来解决。

    • 模型复杂度过低
    • 特征量过少

    欠拟合解决方案

    欠拟合的解决方案有不少,下面几个仅供参考:

    • 模型复杂化
      对于同一个算法,通过添加其它层或者深度等来增加该算法的复杂度。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等,这个在机器学习算法里面用的很普遍,使模型泛化能力更强。
      另外还可以弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。使用非线性模型,比如核SVM 、决策树、深度学习等模型(即使用非线性激活函数),例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。
    • 增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力
      特征挖掘十分重要,尤其是具有强表达能力的特征,往往可以抵过大量的弱表达能力的特征。
      特征的数量往往并非重点,质量才是,总之强表达能力的特征最重要。能否挖掘出强表达能力的特征,还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解,往往依赖于经验。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。
    • 调整参数和超参数
      神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。
    • 降低正则化约束
      正则化约束是为了防止模型过拟合,如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了,那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。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(正则化有很多种,可以适当减少正则化)
    • 增加训练数据往往没有用
      欠拟合往往是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。这里需要注意一下。

    过拟合原因

    根本的原因则是特征维度过多,导致拟合的函数完美的经过训练集,但是对新数据的预测结果则较差。

    过拟合解决方案

    • 降低模型复杂度
      其实过拟合正好与欠拟合相反,既然特征维度过多,就应该降低特征维度,即降低模型复杂度。
      为了降低复杂度,我们可以简单地移除层或者减少神经元的数量使得网络规模变小。与此同时,计算神经网络中不同层的输入和输出维度也十分重要。虽然移除层的数量或神经网络的规模并无通用的规定,但如果你的神经网络发生了过拟合,就尝试缩小它的规模。
    • 数据扩增,即增加训练数据样本,使用更大的数据集训练模型。
    • 数据增强
      使用数据增强可以生成多幅相似图像。这可以帮助我们增加数据集规模从而减少过拟合。因为随着数据量的增加,模型无法过拟合所有样本,因此不得不进行泛化。计算机视觉领域通常的做法有:翻转、平移、旋转、缩放、改变亮度、添加噪声等等,音频数据增强方法有:增加噪音、增加混响、时移、改变音调和时间拉伸。
    • Dropout
      该操作在深度学习里经常遇到,就是在学习过程中,丢掉一些神经元,即丢掉了一些特征维度,达到降低特征维度的效果。
    • Early stopping
      过拟合很多时候与学习次数过多有关,早期停止模型的训练也可以组织过拟合,我们最终的目标是在测试集达到更高的准确度。
    • 正则化(Regularization)(L1和L2)
      在损失函数后面加一个正则化项,常见的有L1正则化和L2正则化
      L1惩罚项的目的是使权重绝对值最小化。公式如下:
      L ( x , y ) = ∑ i = 1 n ( y i − h θ ( x i ) ) 2 + λ ∑ i = 1 n ∣ θ i ∣ L(x, y)=\sum_{i=1}^n(y_i-h_\theta(x_i))^2+\lambda\sum_{i=1}^n|\theta_i| L(x,y)=i=1n(yihθ(xi))2+λi=1nθi
      L2惩罚项的目的是使权重的平方最小化。公式如下:
      L ( x , y ) = ∑ i = 1 n ( y i − h θ ( x i ) ) 2 + λ ∑ i = 1 n ∣ θ i 2 ∣ L(x, y)=\sum_{i=1}^n(y_i-h_\theta(x_i))^2+\lambda\sum_{i=1}^n|\theta_i^2| L(x,y)=i=1n(yihθ(xi))2+λi=1nθi2
    L1正则化L2正则化
    L1惩罚权重绝对值的总和L2惩罚权重平方和的总和
    L1生成简单、可解释的模型L2正则化能够学习复杂数据模式
    L1受极端值影响较小L2受极端值影响较大

    如果数据过于复杂以至于无法准确地建模,那么L2是更好的选择,因为它能够学习数据中呈现的内在模式。而当数据足够简单,可以精确建模的话,L1更合适。对于我遇到的大多数计算机视觉问题,L2正则化几乎总是可以给出更好的结果。然而L1不容易受到离群值的影响。所以正确的正则化选项取决于我们想要解决的问题。

    • 批量正则化(BN)
      批量正则化在深度学习里经常被用到,特别是当容易发生过拟合的时候。批量正则化就是将卷积神经网络的每层之间加上将神经元的权重调成标准正态分布的正则化层,这样可以让每一层的训练都从相似的起点出发,而对权重进行拉伸,等价于对特征进行拉伸,在输入层等价于数据增强。注意正则化层是不需要训练。
    展开全文
  • 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?

    展开全文
  • 过拟合:从训练集中提取的样本特征过多,即模型的参数过多;导致模型在训练集上效果很好,在测试集很差。 欠拟合:与过拟合相反,且在训练集和测试集上效果都差 识别方法:从训练集中随机选取一部分样本作为一个验证...
  • 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
  • 训练误差和泛化误差、K折交叉验证

    千次阅读 2020-05-29 08:42:59
    我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)。通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的...
  • 偏差、误差、训练误差、测试误差

    千次阅读 2018-09-08 17:55:12
    1、关于偏差和方差 偏差:估计结果与真实结果的差距,表征了预测算法的拟合能力 方差:反映的数据之间的离散程度 ...gt; 2、误差 ...训练误差指的是在训练集上的误差;测试误差指的是在测试集合...
  • 训练误差和测试(泛化)误差的区别及其与模型复杂度的关系 https://blog.csdn.net/qq_45832958/article/details/107518718 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...
  • 原文来自:https://machinelearningmastery.com/display-deep-learning-model-training-history-in-keras/...fit() 方法会返回一个训练期间历史数据记录对象,包含 training error, training accuracy, validati...
  • 这份资料是我从网上下载的,主要分析了Adaboost的训练误差,分析得很详细,我想这才是Adaboost方法的核心。
  • 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...
  • 当损失函数给定时,基于损失函数的模型的训练误差(training error)和模型的测试误差(test error)就自然成为学习方法评估的标准. 训练误差的大小,对判定给定的问题是不是一个容易学习的问题是有意义的,但本质上不...
  • 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。 ...
  • 原文来自:https://machinelearningmastery.com/display-deep-learning-model-training-history-in-keras/ ...fit() 方法会返回一个训练期间历史数据记录对象,包含 training error, training accuracy, validati...
  • 大数据-算法-基于最小化训练误差的子空间分类算法研究.pdf
  • 简单说,泛化就是在训练数据集上训练好的模型,在测试数据集上表现如何。  正则化”是我们用来防止过拟合的技术。由于我们没有任何关于测试扰动的先验信息,所以通常我们所能做的最好的事情就是尝试训练训练分布...
  • 结果,运行的时候,出现了训练误差和精度、验证误差和精度都保持不变的情况: 从 model 定义(架构)、optimizer的学习率、fit 时传入的超参数设置等进行考虑,逐步地(循环地(皮))排查,最后发现 model 的...
  • 相比之下,模型的bias是可以直接建模的,只需要保证模型在训练样本上训练误差最小就可以保证bias比较小,而要达到这个目的,就必须是用所有数据一起训练,才能达到模型的最优解。因此,k-fold Cross Validation的...
  • 详细介绍了Adaboost算法的流程并对其中的误差进行了深入的分析
  • 用最小训练误差,对各个不同的模型算出其参数,再对各个不同的模型算出其对应的训练误差,通过比较m*n个训练误差得到训练误差最小的模型) 何为误差 机器学习中的Bias(偏差),Error(误差),和Variance...
  • AdaBoost 算法训练误差界证明

    千次阅读 2018-12-02 19:59:20
    最近看到提升方法这一块,看李航老师的统计学习方法上的证明,有一点看的不是太明白,查了很多博客,基本都是按照这本书上的证明来写的,最后查到一片文章写的比较详细,再此附上链接: ... ...
  • BP网络训练误差太大,训练速度缓慢 本人小白,最近在学习神经网络,参考网上的代码用C写了个两层BP神经网络的模型,使用了两组数据,一组是用来训练的,一组用于测试。但在程序测试过程中,训练阶段误差太大且收敛...
  • Error (误差)= Bias(偏差) + Variance(方差) Error反映的是整个模型的准确度,Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望...
  • 训练误差概率分布对泛化性能的影响,赵金伟,王宇飞,经验风险是训练样本预测误差的平均值。然而,当损失函数确定后,对于给定的样本数据集来说,训练样本的预测误差在样本空间中并不

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 146,288
精华内容 58,515
关键字:

训练误差

友情链接: DSP2833x_RS485.zip