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  • 最近这段时间,有网友问我,自己的模型存在过拟合问题,就是模型其实训练的已经很好了,但是在测试集上的表现性能不佳。这些常见的模型比如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等等。 这种在训练集上表现的好,在...

    最近这段时间,有网友问我,自己的模型存在过拟合问题,就是模型其实训练的已经很好了,但是在测试集上的表现性能不佳。这些常见的模型比如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等等。

    这种在训练集上表现的好,在测试集上效果差,模型泛化能力弱,则是典型的过拟合问题。下面将结合实际介绍几种解决过拟合的方法。

    目录

    过拟合问题

    解决过拟合的方法

    1.获取更多的数据

    2.选择合适的网络结构

    3.Dropout

    3.1 Dropout原理

    3.2   Dropout代码实现

    4. Early stopping

    4.1 Early stopping原理

    4.2 Early stopping代码实现

    5. 正则化

    5.1 参数正则化原理

    5.2 keras 实现L1和L2正则化

    6. batch normallization

    6.1 batch normallization原理

    6.2 batch normallization代码实现

    总结

    参考文献

    过拟合问题

    由于模型过于复杂,学习能力过强,而用于训练的数据相对于复杂模型来说比较简单,所有模型会去学习数据中隐含的噪声,导致模型学不到真正数据集的分布,如下图所示,红色线就是由于模型过分的拟合了训练数据集,导致泛化能力过差。而蓝色线才是真正的数据集的分布。

    同时,在很多问题上,我们无法穷尽所有状态,不可能将所有情况都包含在训练集上。所以,必须要解决过拟合问题。

    解决过拟合的方法

    1.获取更多的数据

    这是解决过拟合最有效的方法,只要给足够多的数据,让模型「看见」尽可能多的「例外情况」,它就会不断修正自己,从而得到更好的结果:

    如何获取更多数据,可以有以下几个方法:
    从数据源头获取更多数据:这个是容易想到的,例如物体分类,我就再多拍几张照片好了;但是,在很多情况下,大幅增加数据本身就不容易;另外,我们不清楚获取多少数据才算够;
    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:这个一般不用,因为估计分布参数的过程也会代入抽样误差。
    数据增强(Data Augmentation):通过一定规则扩充数据,往往应用在图像领域。如在物体分类问题里,物体在图像中的位置、姿态、尺度,整体图片明暗度等都不会影响分类结果。我们就可以通过图像平移、翻转、缩放、切割等手段将数据库成倍扩充;在神经网络中,数据增强意味着增加数据规模,也就是增加数据集里中图像的数量。数据增强例子如下:

     

    2.选择合适的网络结构

    过拟合主要是有两个原因造成的:数据太少+模型太复杂。所以,我们可以通过使用合适复杂度的模型来防止过拟合问题,让其足够拟合真正的规则,同时又不至于拟合太多抽样误差。

    例如:RNN-->(IndRNN)、LSTM-->GRU;CNN-->fastCNN-->Unet等;

    3.Dropout

    3.1 Dropout原理

    Dropout正则化是最简单的神经网络正则化方法。它不改变网络本身,而是随机地删除网络中的一般隐藏的神经元,并且让输入层和输出层的神经元保持不变。每次使用梯度下降时,只使用随机的一般神经元进行更新权值和偏置,因此我们的神经网络是在一半的隐藏神经元被丢弃的情况下学习的。可以理解为,当dropout不同神经元集合时,有点像在训练不同的神经网络。而不同的神经网络会以不同的方式过拟合,所以dropout就类似于不同的神经网络以投票的方式降低过拟合。其原理如图右边所示。

     

    3.2   Dropout代码实现

    dropout函数实现 :

    #dropout函数实现  
    def dropout(x, level):  # level为神经元丢弃的概率值,在0-1之间
        if level < 0. or level >= 1:
            raise Exception('Dropout level must be in interval [0, 1[.')  
        retain_prob = 1. - level  
        # 利用binomial函数,生成与x一样的维数向量。
        # 神经元x保留的概率为p,n表示每个神经元参与随机实验的次数,通常为1,。
        # size是神经元总数。  
        sample=np.random.binomial(n=1,p=retain_prob,size=x.shape)
        # 生成一个0、1分布的向量,0表示该神经元被丢弃 
        # print sample  
        x *=sample
        # print x  
        x /= retain_prob  
        return x  

    keras实现dropout:

    Dropout可以应用于两个隐藏层之间以及最后一个隐藏层和输出层之间,例如:

    model.add(Embedding(top_words, embedding_vecor_length, input_length=max_review_length))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(LSTM(100))
    model.add(Dropout(0.2))

    Dropout可以应用于LSTM、GRU等神经网络中,例如:

    model.add(layers.GRU(128, dropout=0.5, input_shape=(None, 4),recurrent_dropout=0.5,kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
    keras.layers.recurrent.LSTM(output_dim, init='glorot_uniform', inner_init='orthogonal', forget_bias_init='one', activation='tanh', inner_activation='hard_sigmoid', W_regularizer=None, U_regularizer=None, b_regularizer=None, dropout_W=0.0, dropout_U=0.0)

     其中:

    output_dim:内部投影和输出的维度
    init:初始化方法,为预定义初始化方法名的字符串,或用于初始化权重的Theano函数。
    inner_init:内部单元的初始化方法
    forget_bias_init:遗忘门偏置的初始化函数,Jozefowicz et al.建议初始化为全1元素
    activation:激活函数,为预定义的激活函数名(参考激活函数)
    inner_activation:内部单元激活函数
    W_regularizer:施加在权重上的正则项,为WeightRegularizer对象
    U_regularizer:施加在递归权重上的正则项,为WeightRegularizer对象
    b_regularizer:施加在偏置向量上的正则项,为WeightRegularizer对象
    dropout_W:0~1之间的浮点数,控制输入单元到输入门的连接断开比例
    dropout_U:0~1之间的浮点数,控制输入单元到递归连接的断开比例

    4. Early stopping

    4.1 Early stopping原理

    为了获得性能良好的神经网络,网络定型过程中需要进行许多关于所用设置(超参数)的决策。超参数之一是定型周期(epoch)的数量:亦即应当完整遍历数据集多少次(一次为一个epoch)?如果epoch数量太少,网络有可能发生欠拟合(即对于定型数据的学习不够充分);如果epoch数量太多,则有可能发生过拟合(即网络对定型数据中的“噪声”而非信号拟合)。

    早停法旨在解决epoch数量需要手动设置的问题。它也可以被视为一种能够避免网络发生过拟合的正则化方法(与L1/L2权重衰减和丢弃法类似)。而Early stopping的原理就是在每个epoch结束后(或每N个epoch后): 在验证集上获取测试结果,随着epoch的增加,如果在验证集上发现测试误差上升,则停止训练;将停止之后的权重作为网络的最终参数。其原理可以解释为如图所示。

    4.2 Early stopping代码实现

    keras代码实现:

    import keras
    early_stopping=keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0,
                                  patience=0, verbose=0, mode='auto',
                                  baseline=None, restore_best_weights=False)
    model.fit(X_train_pre, y_train_pre, batch_size=512,validation_data=(X_train_pre_val, y_train_pre_val)epochs=500,callbacks = [early_stopping])
    
    

    其中:
    monitor: 被监测的数据。
    min_delta: 在被监测的数据中被认为是提升的最小变化, 例如,小于 min_delta 的绝对变化会被认为没有提升。
    patience: 没有进步的训练轮数,在这之后训练就会被停止。
    verbose: 详细信息模式。
    mode: {auto, min, max} 其中之一。 在 min 模式中, 当被监测的数据停止下降,训练就会停止;在 max 模式中,当被监测的数据停止上升,训练就会停止;在 auto 模式中,方向会自动从被监测的数据的名字中判断出来。
    baseline: 要监控的数量的基准值。 如果模型没有显示基准的改善,训练将停止。
    restore_best_weights: 是否从具有监测数量的最佳值的时期恢复模型权重。 如果为 False,则使用在训练的最后一步获得的模型权重。

    5. 正则化

    5.1 参数正则化原理

    正则化是一种回归的形式,它将系数估计(coefficient estimate)朝零的方向进行约束、调整或缩小。也就是说,正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度,从而避免过拟合的危险。总的来说正则化通过降低模型的复杂性, 达到避免过拟合的问题。常见的正则方法有L1正则和L2正则。

    L2 regularizer :使得模型的解偏向于范数较小的 W,通过限制 W 范数的大小实现了对模型空间的限制,从而在一定程度上避免了过拟合(因为一般认为参数值小的模型比较简单,能适应不同的数据集,也在一定程度上避免了过拟合现象。可以设想一下对于一个线性回归方程,若参数很大,那么只要数据偏移一点点,就会对结果造成很大的影响;但如果参数足够小,数据偏移得多一点也不会对结果造成什么影响,专业一点的说法是『抗扰动能力强』) 。不过 ridge regression 并不具有产生稀疏解的能力,得到的系数仍然需要数据中的所有特征才能计算预测结果,从计算量上来说并没有得到改观。
    L1 regularizer :它的优良性质是能产生稀疏性,导致 W 中许多项变成零。 稀疏的解除了计算量上的好处之外,更重要的是更具有“可解释性”。

    5.2 keras 实现L1和L2正则化

    keras的某一层使用正则化:

    from keras import regularizers
    model.add(Dense(64, input_dim=64,
                    kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01),
                    activity_regularizer=regularizers.l1(0.01)))

    其中常用的正则化方法:(大家可以替换上述代码中的方法)
    keras.regularizers.l1(0.01)
    keras.regularizers.l2(0.01)
    keras.regularizers.l1_l2(l1=0.01, l2=0.01)

    然后你也可以通过keras的backend函数改写新的正则化方法。代码例如:

    from keras import backend as K
    def l1_reg(weight_matrix):
        return 0.01 * K.sum(K.abs(weight_matrix))
    model.add(Dense(64, input_dim=64,
                    kernel_regularizer=l1_reg))

    6. batch normallization

    6.1 batch normallization原理

    batch normalization 就是对数据做批规范化,使得数据满足均值为0,方差为1的正太分布。其主要作用是缓解DNN训练中的梯度消失/爆炸现象,加快模型的训练速度。

    其原因是:机器学习领域有个很重要的假设:IID独立同分布假设,就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。但是在深层神经网络中,每轮迭代后基本上所有的网络的参数都会更新,所以就导致在训练过程中,每一个隐藏层的输入分布总是变来变去的,并且随着网络层数加深,更深层的隐藏层网络的输入分布差异会更大,这就是所谓的“Internal Covariate Shift”现象,为了解决这一现象,论文(1)中提出了Batch Normalization(BN)的基本思想:让每个隐藏层节点的激活输入分布固定下来。具体如何操作呢?就是通过一定的规范化手段,把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为0方差为1的标准正态分布,其实就是把越来越偏的分布强制拉回比较标准的分布,这样把输入的分布变窄(固定在[-1,1]),但是让梯度变大,避免梯度消失问题产生,而且梯度变大意味着学习收敛速度快,能大大加快训练速度。

    BN的优点:
    ①极大提升了训练速度,收敛过程大大加快;
    ②增加了分类效果,一种解释是这是类似于Dropout的一种防止过拟合的正则化表达方式,所以不用Dropout或正则化也能达到相当的效果;
    ③简化了调参过程,对于初始化参数权重不太敏感,允许使用较大的学习率

    6.2 batch normallization代码实现

    batch normallization函数:

    keras.layers.normalization.BatchNormalization(axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, center=True, scale=True, beta_initializer='zeros', gamma_initializer='ones', moving_mean_initializer='zeros', moving_variance_initializer='ones', beta_regularizer=None, gamma_regularizer=None, beta_constraint=None, gamma_constraint=None)

    其中:

    epsilon:大于0的小浮点数,用于防止除0错误
    mode:整数,指定规范化的模式,取0或1
    0:按特征规范化,输入的各个特征图将独立被规范化。规范化的轴由参数axis指定。注意,如果输入是‘th’格式形状的(samples,channels,rows,cols)的4D图像张量,则应设置规范化的轴为1,即沿着通道轴规范化。在训练阶段,我们使用每个batch数据的统计信息(如:均值、标准差等)来对训练数据进行规范化,而在测试阶段,我们使用训练时得到的统计信息的滑动平均来对测试数据进行规范化。
    1:按样本规范化,该模式默认输入为2D
    2: 按特征规范化, 与模式0相似, 但不同之处在于:在训练和测试过程中,均使用每个batch数据的统计信息而分别对训练数据和测试数据进行规范化。
    axis:整数,指定当mode=0时规范化的轴。例如输入是形如(samples,channels,rows,cols)的4D图像张量,则应设置规范化的轴为1,意味着对每个特征图进行规范化
    momentum:在按特征规范化时,计算数据的指数平均数和标准差时的动量
    weights:初始化权重,为包含2个numpy array的list,其shape为[(input_shape,),(input_shape)]
    beta_init:beta的初始化方法,为预定义初始化方法名的字符串,或用于初始化权重的Theano函数。该参数仅在不传递weights参数时有意义。
    gamma_init:gamma的初始化方法,为预定义初始化方法名的字符串,或用于初始化权重的Theano函数。该参数仅在不传递weights参数时有意义。
    gamma_regularizer:WeightRegularizer(如L1或L2正则化)的实例,作用在gamma向量上。
    beta_regularizer:WeightRegularizer的实例,作用在beta向量上。

    keras实现的模型调用batch normallization函数:

    # import BatchNormalization
    from keras.layers.normalization import BatchNormalization
    # instantiate model
    model = Sequential()
    # we can think of this chunk as the input layer
    model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform'))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(Activation('tanh'))
    model.add(Dropout(0.5))
    # setting up the optimization of our weights 
    sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd)
    # running the fitting
    model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2)

    总结

    针对神经网络方法在建模中存在的"过拟合"(overfitting)现象和提高泛化性能 (generalizationcapability)问题。本文基于此需求介绍了几种解决过拟合的实际方法。这几种方法有效地解决了在神经网络学习过程中的过拟合问题 ,提高了网络的适应性。

    参考文献:

    1.Ioffe S , Szegedy C . Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift[J]. 2015.

    2.Srivastava N , Hinton G , Krizhevsky A , et al. Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting[J]. Journal of Machine Learning Research, 2014, 15(1):1929-1958.

    3.https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/

    4.Song H , Kim M , Park D , et al. How does Early Stopping Help Generalization against Label Noise?[C]// International Conference on Machine Learning, Workshop on Uncertainty and Robustness in Deep Learning (UDL). arXiv, 2019.

    5.鞠维欣, 赵希梅, 魏宾,等. Cirrhosis Recognition by Deep Learning Model GoolgeNet-PNN[J]. 计算机工程与应用, 2019, 055(005):112-117.

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  • 深度学习模型过拟合问题解决办法

    千次阅读 2019-10-24 09:38:27
    模型过拟合 如上图所示拟合曲线 (1)图一的拟合较为简单,不能很好的反应出变化关系 ,欠拟合 (2)图二的拟合较好,可以很好的表达变化关系 (3)图三的拟合较为复杂,常用不能很好的预测以后的变化趋势),为过拟合...

    模型过拟合

    在这里插入图片描述
    如上图所示拟合曲线
    (1)图一的拟合较为简单,不能很好的反应出变化关系 ,欠拟合
    (2)图二的拟合较好,可以很好的表达变化关系
    (3)图三的拟合较为复杂,常用不能很好的预测以后的变化趋势),为过拟合情况

    产生过拟合的原因:

    1. 观察值与真实值存在偏差
      训练样本的获取,本身就是一种抽样。抽样操作就会存在误差, 也就是你的训练样本 取值 X, X = x(真值) + u(随机误差),机器学习的 优化函数 多为 min Cost函数,自然就是尽可能的拟合 X,而不是真实的x,所以 就称为过拟合了,实际上是学习到了真实规律以外的 随机误差。举个例子说,你想做人脸识别,人脸里有背景吧,要是你这批人脸背景A都相似,学出来的模型,见到背景A,就会认为是人脸。这个背景A就是你样本引入的误差。
    2. 数据太少,导致无法描述问题的真实分布
        举个例子,投硬币问题 是一个 二项分布,但是如果 你碰巧投了10次,都是正面。那么你根据这个数据学习,是无法揭示这个规律的,根据统计学的大数定律(通俗地说,这个定理就是,在试验不变的条件下,重复试验多次,随机事件的频率近似于它的概率),当样本多了,这个真实规律是必然出现的。
        为什么说 数据量大了以后 就能防止过拟合?
      答:数据量大了之后,过拟合原因1,在求解的时候因为数据量大了, 求解min Cost函数时候, 模型为了求解到最小值过程中,需要兼顾真实数据拟合 和 随机误差拟合,所有样本的真实分布是相同的(都是人脸),而随机误差会一定程度上抵消(背景),过拟合原因2不再存在。
        (1)数据有噪声。
        我们可以理解地简单些:有噪音时,更复杂的模型会尽量去覆盖噪音点,即对数据过拟合。
        即噪音严重误导了我们的假设。还有一种情况,如果数据是由我们不知道的某个非常非常复杂的模型产生的,实际上有限的数据很难去“代表”这个复杂模型曲线。我们采用不恰当的假设去尽量拟合这些数据,效果一样会很差,因为部分数据对于我们不恰当的复杂假设就像是“噪音”,误导我们进行过拟合。
        (2)训练数据不足,有限的训练数据。
        (3)训练模型过度,导致模型非常复杂。

    减少过拟合的方法:

    • 获取更多数据 :从数据源头获取更多数据;数据增强(Data Augmentation)
    • 使用合适的模型:减少网络的层数、神经元个数等均可以限制网络的拟合能力
    • dropout ,丢弃一些数据
    • 正则化,在训练的时候限制权值变大
    • 限制训练时间,early stop training
    • 增加噪声 Noise,例如高斯模糊
    • 数据清洗(data ckeaning/Pruning):将错误的label 纠正或者删除错误的数据
    • 结合多种模型: 用不同的模型拟合不同部分的训练集

    数据增强:

    1、Color Jittering:对颜色的数据增强:图像亮度、饱和度、对比度变化
    2、PCA Jittering:首先按照RGB三个颜色通道计算均值和标准差,再在整个训练集上计算协方差矩阵,进行特征分解,得到特征向量和特征值,用来做PCA Jittering
    3、Random Scale:尺度变换
    4、Random Crop:采用随机图像差值方式,对图像进行裁剪、缩放;包括Scale Jittering方法(VGG及ResNet模型使用)或者尺度和长宽比增强变换;
    5、Horizontal/Vertical Flip:水平/垂直翻转;
    6、Shift:平移变换;
    7、Rotation/Reflection:旋转/仿射变换;
    8、Noise:高斯噪声、模糊处理;

    正则化:

    特征数量过多(对应上例中就是多项式项数过多,即θ参数数量过多);训练样本过少
    都会导致过拟合的问题。因此,对应的,可以从两个方面下手来解决过拟合的问题:
    1、减少特征数量(reduce number of features)
    2、增加样本数量,或样本增强
    但有时我们的样本数量有限,同时我们也不想减少特征数量(因为可能每个特征都会对结果一些贡献),用正则化方法。正则化就是在特征数量不变的情况下,减少某些θ参数的值,使其对预测结果(y,上例中就是Price)的贡献较小。
    当训练量较少时,一些随机、错误因素也会占有较高的比重,从而导致错误的变化趋势预估。那么减少这些值也具有较大的意义,可以将这些随机、错误因素理解图中为高阶的元素(θ3θ3,θ4θ4)。
    可使用l1/l2_regularizer优化权重w=(θ1,θ2,θ3,….,θn)
    w值越小,或者w中非零的元素越少,越不会发生过拟合。

    Early stop training:

    在每一个Epoch结束时(一个Epoch集为对所有的训练数据的一轮遍历)计算validation data的accuracy,当accuracy不再提高时,就停止训练。在训练的过程中,记录到目前为止最好的validation accuracy,当连续10次Epoch(或者更多次)没达到最佳accuracy时,则可以认为accuracy不再提高了。此时便可以停止迭代了(Early Stopping)。这种策略也称为“No-improvement-in-n”,n即Epoch的次数,可以根据实际情况取,如10、20、30……Early stopping便是一种迭代次数截断的方法来防止过拟合的方法,即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止过拟合。

    Dropout:

    正则是通过在代价函数后面加上正则项来防止模型过拟合的。而在神经网络中,有一种方法是通过修改神经网络本身结构来实现的,其名为Dropout。该方法是在对网络进行训练时用一种技巧(trick)。例如:在训练开始时,随机得删除一些(可以设定为一半,也可以为1/3,1/4等)隐藏层神经元,即认为这些神经元不存在,同时保持输入层与输出层神经元的个数不变。

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  • 模型过拟合原因及解决办法

    千次阅读 2020-08-15 17:05:35
    模型过拟合原因及解决办法过拟合现象导致过拟合原因解决办法 过拟合现象 对于样本量有限、但需要使用强大模型的复杂任务,模型很容易出现过拟合的表现,即在训练集上的损失小,在验证集或测试集上的损失较大 反之,...

    模型过拟合原因及解决办法

    过拟合现象

    对于样本量有限、但需要使用强大模型的复杂任务,模型很容易出现过拟合的表现,即在训练集上的损失小,在验证集或测试集上的损失较大
    过拟合现象,训练误差不断降低,但测试误差先降后增
    反之,如果模型在训练集和测试集上均损失较大,则称为欠拟合。过拟合表示模型过于敏感,学习到了训练数据中的一些误差,而这些误差并不是真实的泛化规律(可推广到测试集上的规律)。欠拟合表示模型还不够强大,还没有很好的拟合已知的训练样本,更别提测试样本了。因为欠拟合情况容易观察和解决,只要训练loss不够好,就不断使用更强大的模型即可,因此实际中我们更需要处理好过拟合的问题。

    导致过拟合原因

    1. 情况1:训练数据存在噪音,导致模型学到了噪音,而不是真实规律。
    2. 情况2:使用强大模型(表示空间大)的同时训练数据太少,导致在训练数据上表现良好的候选假设太多,锁定了一个“虚假正确”的假设。

    回归模型的过拟合,理想和欠拟合状态的表现
    回归模型的过拟合,理想和欠拟合状态的表现
    理想的回归模型是一条坡度较缓的抛物线,欠拟合的模型只拟合出一条直线,显然没有捕捉到真实的规律,但过拟合的模型拟合出存在很多拐点的抛物线,显然是过于敏感,也没有正确表达真实规律。

    分类模型的欠拟合,理想和过拟合状态的表现
    分类模型的欠拟合,理想和过拟合状态的表现
    理想的分类模型是一条半圆形的曲线,欠拟合用直线作为分类边界,显然没有捕捉到真实的边界,但过拟合的模型拟合出很扭曲的分类边界,虽然对所有的训练数据正确分类,但对一些较为个例的样本所做出的妥协,高概率不是真实的规律。

    解决办法

    对于情况1,我们使用数据清洗和修正来解决。 对于情况2,我们或者限制模型表示能力,或者收集更多的训练数据。
    而清洗训练数据中的错误,或收集更多的训练数据往往是一句“正确的废话”,在任何时候我们都想获得更多更高质量的数据。在实际项目中,更快、更低成本可控制过拟合的方法,只有限制模型的表示能力。为了防止模型过拟合,在没有扩充样本量的可能下,只能降低模型的复杂度,可以通过限制参数的数量或可能取值(参数值尽量小)实现。

    展开全文
  • 一、模型出现过拟合现象的原因 训练数据不足,有限的训练数据 训练模型过度导致模型非常复杂(迭代轮次过多) 样本里的噪音数据干扰大 参数太多、模型复杂度高 (网络层过多,神经元个数过多,树身深,叶子结点...

    一、模型出现过拟合现象的原因

    1. 训练数据不足,有限的训练数据
    2. 训练模型过度导致模型非常复杂(迭代轮次过多)
    3. 样本里的噪音数据干扰过大
    4. 参数太多、模型复杂度高 (网络层过多,神经元个数过多,树身过深,叶子结点过多等)

    二、问题解决

    1. 训练集越多,过拟合的概率越小,数据增强等进行增加训练数据
    2. 调低模型复杂度:减少层数、减少树深等
    3. 机器学习中,增加正则约束,深度学习中,增加 Dropout 层
    4. 减少训练轮次,earlystop,
    5. 更加细致的数据清理(脏数据、空值数据等)
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  • 过拟合标准定义:给定一个假设空间H,一个假设 h 属于H,如果存在其他的假设 h’ 属于H,使得在训练样例上 h 的错误率比 h’ 小,但在整个实例分布上 h’ 比 h 的错误率小,则假设 h 过度拟合训练数据。 —-《Machine...
  • 目标检测——如何让模型过拟合

    千次阅读 2020-02-26 14:06:56
    模型最好的学会train集数据的第一步,就是首先让模型过拟合; 2 减小学习率 小的学习率会让模型过拟合,这是我在车道线冠军代码里面看到的, gujingxiao同学是这样说的: 由于测试集与训练集在图像质量和...
  • 根据学习曲线accracy判断模型过拟合or欠拟合 第一个图, 训练集和 测试集 的准确率都很低,是欠拟合。 第二个图,训练集 和 测试集,之间差距大,很可能是过拟合导致的, 说明模型在训练的时候,效果好;但是在实际...
  • 如何判断模型过拟合模型在验证集合上和训练集合上表现都很好,而在测试集合上变现很差。过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,因为模型可能过于的复杂, 如何防止过拟合? dropout 另一种非常流行的神经网络...
  • 机器学习—模型过拟合的解决方法

    千次阅读 2019-06-06 13:22:41
    上图中的左边这幅图,它采用了只有两个参数的hypothesis:(表示偏置),我们可以看到这个函数不能很好的拟合所有的点,也称这个模型拟合。 对于中间这幅图,它加了一个特征:;从而得到有三个参数的hypo...
  • 模型过拟合问题

    千次阅读 2018-07-30 18:27:26
    过拟合就是训练出来的模型在训练集上表示很好,但在测试集上表现较差的一种现象 原因 1、数据有噪声(即不相关的干扰因素) 2、训练数据不足 3、训练模型过度导致模型非常复杂 解决方式 1、early stopping ...
  • 以iris数据集合SVM分类器为例,使用sklearn的learning_curve函数绘制分类器的学习曲线,并根据学习曲线判断模型的状态,是欠拟合还是过拟合。 1、加载iris数据集 2、划分训练集和测试集 3、设置超参数C=0.05,...
  • 小常识1 深度学习或机器学习中如何防止模型过拟合和欠拟合?图1 过拟合和欠拟合概念解释:过拟合:训练的模型在训练集上面的表现很好,但是在验证集上面的表现很差,即模型的泛华能力较差,如图1中的Overfitting;欠...
  • 模型过拟合模型泛化误差评估

    千次阅读 2018-11-26 11:14:22
    今天我们来深入探讨过拟合的一些高阶知识。 对于分类模型,我们总希望它是有低的训练误差和低的泛化误差。那么过拟合的产生机理中有哪些有意思的东西?在建立一个分类模型的过程中我们暂时对检验数据集一无所知(也...
  • 过拟合(Overfitting)过拟合可以通俗理解为模型学习到了训练数据几乎全部的特征,对于训练集具有非常高的准确率,但对于测试集的特征敏感,往往不能再测试集中取得较高准确率,这种现象主要是由于在训练过程中,...
  • 参考:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143功能说明:查看模型是否过拟合,一般过拟合:训练集上得分比较高,交叉验证集上得分较大,中间gab较大。参数说明:rain_sizes, train_scores, ...
  • 一、模型拟合过拟合简介 二、模型拟合过拟合判断 三、模型拟合过拟合的优化方法 1、模型拟合 2、模型过拟合 一、模型拟合过拟合简介 模型应用时发现效果不理想,有多种优化方法,包含:  ...
  • 过拟合、欠拟合及其解决方案,内容: 1. 过拟合、欠拟合的概念 2. 权重衰减 3. 丢弃法 ...欠拟合现象:模型无法达到一个较低的误差 过拟合现象:训练误差较低但是泛化误差依然较高,二者相差较大
  • 连载|模型评估与过拟合(上)

    千次阅读 2020-03-21 12:18:33
    模型评估与过拟合 1、误差 错误率(error rate):分类错误的样本占总样本的比例 准确率(accuracy):分类正确的样本占总样本的比例 误差(error):学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异...
  • 模型过拟合

    2018-09-04 15:12:13
    模型过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好,但是在测试集上表现较差的一种现象,也就是模型对已有的训练集数据拟合的非常好(误差值等于0),对于测试集数据拟合的非常差,模型的泛化能力比较差。 如何判断...
  • 模型在欠拟合过拟合的解决方法

    千次阅读 2020-08-07 14:51:50
    过拟合是指模型在训练集上表现很好,到了验证和测试阶段就大不如意了,即模型的泛化能力很差。欠拟合过拟合一直是机器学习训练中的难题,在进行模型训练的时候往往要对这二者进行权衡,使得模型不仅在训练集上表现...
  • 模型过拟合问题及解决方案

    千次阅读 2021-03-05 10:22:17
    模型过拟合问题 无论是机器学习或是深度学习,都是通过人为或机器的方式寻找观察变量的特征,用变量的特征表示观察值;那么在选取特征的时候,特征是否是这类变量的显著特征就是我们训练的目的和优化的方向;机器...
  • 模型过拟合和欠拟合跟偏差和方差关系 过拟合是指模型对于训练数据拟合当的情况,反映到评估指标上,就是模型在训练集上的表现好,但是在测试集和新数据上的表现较差。 欠拟合指的是模型在训练和预测时表现都...
  • 通常要求验证集比较大,避免模型会对验证集过拟合; 测试集 :用于评估模型的泛化能力。理论上,测试集越大,评估结果就约精准。另外,测试集必须不包含训练样本,否则会影响对模型泛化能力的评估。 验证集和...
  • 在logistic回归模型中提出和讨论了许多评估拟合优度的方法,但是,拟合优度统计量的渐近分布研究较少,需要进行更多的研究。 这项工作将专注于评估拟合优度检验的渐近分布行为,还将进行全局拟合优度检验之间的比较...
  • 模型过拟合模型退化 模型过拟合:指在训练集上效果还可以,在测试集上效果不好; 模型退化:在训练集上效果就不好了。
  • 过拟合、欠拟合及解决方案在之前自己已经使用较多较熟练,故跳。 梯度消失、梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失(vanishing)和爆炸(explosion)。 当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易...
  • 举例说明:本身问题是二次的,用线性模型处理问题就是欠拟合,用三次及更高次处理问题就是过拟合。但是这里未考虑数据量的多少,只是针对本身模型阶次的考虑。而且现实问题,特别是深度模型处理的问题,并不是简单的...
  • 模型拟合过拟合解决办法

    千次阅读 2018-03-14 12:06:03
    出现欠拟合的原因是模型尚未学习到数据的真实结构。因此,模拟在训练集和验证集上的性能都很差。 解决办法 做特征工程,添加跟多的特征项。如果欠拟合是由于特征项不够,没有足够的信息支持模型做判断。 增加模型...
  • 如何从tensorboard中看出模型过拟合

    千次阅读 2019-04-04 11:50:10
    从图中可以看出测试误差>...而过拟合模型过于和训练数据拟合,如下图红线,所以当添入新数据进行测试时,对模型对新数据的预测程度不够,就会出现预测误差>训练误差的情况,即出现过拟合现象 ...
  • 模型的欠拟合过拟合及其解决方法 (一)、欠拟合过拟合 训练数据分成三部分**:训练集,验证集和测试集**.验证集和测试集均不参与模型训练迭代. 欠拟合:当训练集和验证集/测试集的误差都较大时,此时模型是欠...

空空如也

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模型过拟合

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