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  • 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...

    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!!

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  • 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...

    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

    对偏差和方差理解的图(来源:<a href=https://www.zhihu.com/question/27068705” title=”” />
    2、误差
    误差 = 偏差+方差 +噪声
    在有监督的学习算法中,会用一部分数据来进行模型训练,剩余数据进行测试。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上的误差(?不知道对不对)

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  • 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...

    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误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。

    让我们以高考为例来直观地解释训练误差和泛化误差这两个概念。训练误差可以认为是做往年高考试题(训练题)时的错误率,泛化误差则可以通过真正参加高考(测试题)时的答题错误率来近似。假设训练题和测试题都随机采样于一个未知的依照相同考纲的巨大试题库。如果让一名未学习中学知识的小学生去答题,那么测试题和训练题的答题错误率可能很相近。但如果换成一名反复练习训练题的高三备考生答题,即使在训练题上做到了错误率为0,也不代表真实的高考成绩会如此。

    在机器学习里,我们通常假设训练数据集(训练题)和测试数据集(测试题)里的每一个样本都是从同一个概率分布中相互独立地生成的。基于该独立同分布假设,给定任意一个机器学习模型(含参数),它的训练误差的期望和泛化误差都是一样的。例如,如果我们将模型参数设成随机值(小学生),那么训练误差和泛化误差会非常相近。但我们从前面几节中已经了解到,模型的参数是通过在训练数据集上训练模型而学习出的,参数的选择依据了最小化训练误差(高三备考生)。所以,训练误差的期望小于或等于泛化误差。也就是说,一般情况下,由训练数据集学到的模型参数会使模型在训练数据集上的表现优于或等于在测试数据集上的表现。由于无法从训练误差估计泛化误差,一味地降低训练误差并不意味着泛化误差一定会降低。

    机器学习模型应关注降低泛化误差。

     

    K折交叉验证:

    由于验证数据集不参与模型训练,当训练数据不够用时,预留大量的验证数据显得太奢侈。一种改善的方法是K折交叉验证(K-fold cross-validation)。在K折交叉验证中,我们把原始训练数据集分割成K个不重合的子数据集,然后我们做K次模型训练和验证。每一次,我们使用一个子数据集验证模型,并使用其他K−1个子数据集来训练模型。在这K次训练和验证中,每次用来验证模型的子数据集都不同。最后,我们对这K次训练误差和验证误差分别求平均。

     

    资料来源:《动手学深度学习》

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  • 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。 ...

    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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  • 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...
  • 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...
  • 偏差,方差,训练误差,测试误差的区别
  • 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...
  • 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...
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  • 在博客上看到有博主说是因为使用最小化训练误差可能会导致过拟合,所以没有选择,感觉理解的似乎有点问题,这边给出自己的一些理解。 1.首先一点,线性回归,逻辑回归等都是要基于最小化训练误差来做,应该是基本...
  • keras做CNN的训练误差loss的下降

    万次阅读 2018-01-08 14:06:15
    采用二值判断如果确认是噪声,用该点上面一个灰度进行替换。 噪声点处理:对原点周围的八个点进行扫描,比较。当该点像素值与周围8个点的值小于N时,此点为噪点 。...准确率维持在0.5,同时,测试集的训练误差持续下...
  • 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
  • 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...
  • 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...
  • 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: ... ...
  • 关于《深度学习》书中,第十一章中学习率过低会导致训练误差高位扰动的问题的猜想 首先,凸问题中不存在,证明在二阶偏导的情况下,即数据中有一个明显的误差下降方向时,不会造成这种情况。 这里就得到了两个条件,...
  • 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...
  • 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...
  • 但是训练一个矩阵,输入多个样本,拟合后的矩阵误差太大了,,是我的程序写错了么?不应该呀。 比如随便输入一个矩阵 ``` 0.1000 0.9000 0.9000 0.1000 0.5000 0.6000 0.6000 0.5000 ``` 输出结果就非常差: ...
  • 经验误差和泛化误差

    千次阅读 2019-04-27 14:38:17
    经验误差(empirical error):也叫训练误差(training error),模型在训练集上的误差。 泛化误差(generalization error):模型在新样本集(测试集)上的误差称为“泛化误差” ...
  • 经验误差与泛化误差

    2020-01-23 12:11:24
    误差(error):一般地,我们...经验误差(empirical error):也叫训练误差(training error)。模型在训练集上的误差。 泛化误差(generalization error):模型在新样本集(测试集)上的误差称为“泛化误差”。 ...
  • 估计误差和近似误差的区别

    千次阅读 2018-06-14 10:50:23
    近似误差:可以理解为对现有训练集的训练误差。 估计误差:可以理解为对测试集的测试误差。近似误差关注训练集,如果近似误差小了会出现过拟合的现象,对现有的训练集能有很好的预测,但是对未知的测试样本将会出现...
  • 估计误差和近似误差

    2018-05-28 16:15:08
    - 知乎 https://www.zhihu.com/question/60793482机器学习—近似误差与估计误差理解 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_37895339/article/details/78794190近似误差:可以理解为对现有训练集的训练误差。...
  • 泛化误差和经验误差

    万次阅读 2018-07-02 20:37:46
    西瓜书上的解释,学习器在训练集上的误差成为“训练误差”或“经验误差”。在新样本上的误差称为“泛化误差”。 以前在机器学习中泛化误差是用来衡量一个学习机器推广未知数据的能力,即根据从样本数据中学习到的...
  • 期望误差

    千次阅读 2018-10-02 12:41:06
    net.trainParam.goal=0.001%设置期望的训练误差为0.001

空空如也

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训练误差