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  • 2021-11-19 14:30:55

    0.过拟合

    深度学习模型的过拟合通常是指针对设计好的深度学习网络,在使用训练数据集训练时,在训练数据集上可以获得很高的识别精度(针对分类问题),或者很低的均方根误差(很对回归问题),但是把训练好的模型应用于测试集进行预测时,预测效果往往不是很理想。我们称这种现象为过拟合。

    1.如何防止过拟合

    1.1 增加数据量

    更多的训练样本通常会使得模型更加稳定,所以训练样本的增加不仅可以得到更有效的训练结果,也能在一定程度上防止模型过拟合,增强网络的泛化能力。,例如在图像的分类任务中,物体在图像中的位置、姿态、尺度、图像的明暗都会影响分类效果,所以可以通过平移、旋转、缩放等手段对数据进行扩充。

    1.2 合理的数据分配

    将数据集分为训练集train、验证集valid、测试集test,一般按照比例7:1:26:2:28:1:1,但当数据集有几百万甚至上亿的时候,更好的方式是将98%分配为训练集,验证集和测试集分别占比1%,此时既可以保证足够多的样本进行训练,也可以通过验证集来监督网络的学习过程,可以在网络过拟合之前终止网络的训练

    1.3 添加正则项

    正则化通常是在损失函数上添加对训练参数的惩罚范数,通过添加的范数惩罚对需要训练的参数进行约束,防止模型过拟合。常用的正则化参数有 L 1 L_1 L1 L 2 L_2 L2范数。

    正则项目的如何防止过拟合
    L 1 L_1 L1将参数的绝对值最小化 L 1 L_1 L1参数趋向于使用更少的参数,从而增加网络的稀疏性,防止模型过拟合
    L 2 L_2 L2将参数的平方和最小化 L 2 L_2 L2约束则会选择更多的参数,但是这些参数都会接近于0,防止模型过拟合

    1.4 使用dropout

    在深度学习过程中,可以通过引入Dropout层,随机丢掉一些神经元,以减轻网络的过拟合现象。

    1.5 提前结束训练

    防止网络过拟合的最直观的方式就是提前终止网络的训练,通常配合数据集的划分方式,将数据划分为训练集、验证集、测试集,当验证集上的损失值不再减小的时候或精度不再增加的时候,可以停止网络的训练。

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    千次阅读 2020-06-17 22:31:04
    所谓过拟合(over-fitting)其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越,导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。 举个例子: 现在我训练一个模型来识别狗狗,训练的数据恰好全...

    什么是过拟合

    所谓过拟合(over-fitting)其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越,导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。

    举个例子:

    现在我训练一个模型来识别狗狗,训练的数据恰好全是二哈的图片,结果多次迭代后把二哈的全部特点都识别成狗狗特有的了(比如二哈的颜色、和爱拆家的特点等)。这样如果我去识别一只金毛的时候则无法识别。这就是过拟合。 简单的一句话就是机器模型学到了太多不该学到的特点。

    过拟合的原因

    1. 使用的模型比较复杂
    2. 有噪声存在
    3. 数据量有限

    过拟合的危害

    1. 过拟合的模型可以看成是一种完全记忆式的模型,这种模型是无用的,因为它不能被一般化。
    2. 过拟合也可以看成一个过度复杂的模型,这种模型很容易去利用那些看似正确实则无用的(spurious)关系,这往往会误导最终的判断。

    keras过拟合相关解决办法

    1.缩小神经网络的规模

    防止过拟合最简单的方法是缩小模型的规模:模型中的可学习的参数数量(由层数和每层节点数决定)。 在深度学习中,模型中参数的数量通常被称为模型的能力。 直观地说,拥有更多参数的模型具有更强的记忆能力,甚至可以可以轻松地学习训练样本与其目标之间的类似字典的完美对应关系 –一种没有任何泛化能力的对应。但是这样的模型对于分类新的数字样本却没用,新的样本无法在这个“字典”找到它对应的类别。 一定要记住这一点:深度学习模型倾向于适应训练数据,但真正的挑战是泛化,而不是只对训练集样本适用就OK。

    另一方面,如果网络的记忆资源有限(即参数较少),就不能轻易学习这种映射;因此,为了最小化损失,它必须要压缩信息 – 保留最有用的信息。因此,请记住,模型应该有足够的参数。不幸的是,没有一个公式可以用来确定神经网络正确的层数和层数所含的正确的节点数。我们必须评估一系列不同的网络架构(当然,在我们的验证集上,而不是我们的测试集上),以便为我们的数据找到合适的模型。找到合适的模型大小的一般过程是从相对较少的隐藏层和节点开始,逐渐增加隐藏层的节点数或添加新的层,直到看到验证集损失下降。

    让我们在电影评论分类网络上试试这个。原来的网络是下面显示的:

    from keras import models
    from keras import layers
    original_model = models.Sequential()
    original_model.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10000,)))
    original_model.add(layers.Dense(16, activation='relu'))
    original_model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
    original_model.compile(optimizer='adam',
                           loss='binary_crossentropy',
                           metrics=['acc'])
    

    让我们尝试用这个更小的网络:

    model = models.Sequential()
    model.add(layers.Dense(4, activation='relu', input_shape=(10000,)))
    model.add(layers.Dense(4, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
    

    图1.1显示了原始网络和较小网络的验证损失的比较。点是较小网络的验证损失值,十字是原来较大的网络(记住,验证集损失越小表示模型越好)。

        图1.1模型大小对验证集损失的影响:尝试一个更小的模型

    正如你所看到的,较小的网络在六个epoch而不是三个epoch之后才出现了过拟合。并且从过拟合开始,其性能变差得也更慢些。

    现在,为了对比,让我们使用一个规模更大的网络 – 远远超过了问题的需求:

    bigger_model = models.Sequential()
    bigger_model.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(10000,)))
    bigger_model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
    bigger_model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
    bigger_model.compile(optimizer='rmsprop',
                         loss='binary_crossentropy',
                         metrics=['acc'])
    

        图1.2模型大小对验证集损失的影响:尝试一个更大的模型

    图1.2显示了与原始网络相比更大的网络模型在验证集的表现。点是较大网络的验证集损失值,十字是原始网络。仅仅一个epoch后,更大的网络立即开始过拟合,其验证集损失值也是杂乱的。

    同时,图1.3显示了两个网络的训练集损失值随epoch的变化情况。正如你所看到的,更大的网络很快就会把训练集损失训练到接近零。 网络越大,训练数据学习的速度就越快(使训练损失很快降低),但是也更容易过拟合(导致训练和验证损失之间的巨大差异)。

        图1.3模型大小对训练集损失的影响:尝试一个更大的模型

    ###2.权重正则化技术
    你可能熟悉奥卡姆剃刀原则:给出两个解释,最可能正确的解释是更简单的一个 – 假设较少的解释。 这个原则也适用于神经网络的模型: 简单的模型比复杂的泛化能力好。

    在这种情况下,一个简单的模型指的是模型:参数值的分布具有较小的熵(或者参数较少)。 因此,减少过拟合的一种常见方法是通过使权重只取小值来限制网络的复杂性,这使得权重值的分布更加规整。 这就是所谓的权重正则化,这是改变网络的损失函数来实现的,在原来的损失函数基础上增加限制权重的成本。这个成本有两种:

    • L1正则化 – 所增加的成本与权重系数的绝对值成正比(权重的L1范数),权重稀疏化。
    • L2正则化 – 所增加的成本与权重系数(权重的L2范数)的平方成正比。L2正则化在神经网络中也称为权重衰减。 不要让不同的名字混淆你:权重衰减在数学上与L2正则化相同。

    在Keras中,通过将选择的权重正则化作为关键字参数传递给网络层来增加正则成本。 让我们在电影评论分类网络中添加L2权重正则化。

    from keras import regularizers
    model = models.Sequential()
    model.add(layers.Dense(16, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001),
    activation='relu', input_shape=(10000,)))
    model.add(layers.Dense(16, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001),
    activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
    

    l2(0.001)意味着该层的权重矩阵中的每个系数将增加0.001 * weight_coefficient_value到网络的总损失。 请注意,由于这种惩罚只是在训练时间增加的,这个网络的损失在训练时比在测试时间要高得多。图2.1显示了L2正则化惩罚的影响。正如你所看到的那样,即使两个模型具有相同数量的参数,具有L2正则化的模型(点)也比参考模型(十字)更能减少过拟合。

        图2.1 L2权重正则化对验证集损失的影响

    除了L2正则化,你还可以使用以下Keras权重正则方法。

    from keras import regularizers
    regularizers.l1(0.001) # L1正则化
    regularizers.l1_l2(l1=0.001, l2=0.001) # 同时进行L1和L2正则化
    

    ###3.Dropout
    Dropout是最有效和最常用的神经网络正则化技术之一。Dropout在网络层训练期间随机失活(设置为零)该层的许多输出特征(节点)。 假设输入样本经过一个隐藏层后输出一个向量[0.2, 0.5, 1.3, 0.8, 1.1]。 在该层应用了Dropout之后,这个向量将出现几个为0的特征值:例如[0, 0.5, 1.3, 0, 1.1]。 Dropout的值表示节点被随机失活的概率,通常设置在0.2到0.5之间。在测试时间,则不再用dropout了,也就是说测试时所有的节点都要保留。这样就造成了测试与训练输出比例不匹配,测试时隐藏层活跃节点更多。因此,网络层的输出特征(节点)要乘上与Dropout率相等的因子来缩小,达到了类似L2正则化权重衰减的目的。因此Dropout在过程上与L1正则化相似,在最终结果上则与L2正则化相似。

    假设一个网络层的输出layer_output的shape为(layer_size,features)。 在训练的时候,我们随机地将矩阵中的一小部分值置零:

    # 在训练时,随机失活50%的节点
    layer_output *= np.random.randint(0, high=2, size=layer_output.shape) 
    

    在测试时,我们乘以随机失活率缩小输出比例。在这里,我们缩小了0.5(因为我们之前随机失活了一半的节点单元):

    # 测试时
    layer_output * = 0.5
    

    注意,这个过程可以在训练时通过两个操作实现,并且在测试时保持输出不变,这在实践中通常是这样实现的(见图4.8):

    # 训练时
    layer_output *= np.random.randint(0, high=2, size=layer_output.shape)
    layer_output /= 0.5 # 注意,在这种情况下,我们扩大了输出,而不是缩小
    


        图3.1 Dropout在训练时应用于激活矩阵.。在测试时,激活矩阵不变。

    这种技术可能看起来很奇怪和也很随意。为什么这会减少过拟合? Hinton说,他是受到银行所使用的防欺诈机制的启发。他说:“我去了我的银行。 出纳员不断变化,我问他们其中一个为什么要这样呢。 他说他不知道,他们就是这样来回换。我想这一定是因为欺诈机制需要员工之间的合作。 这使我意识到,在每个网络层中随机删除一个不同的神经元将防止“欺诈”,从而减少过度拟合。核心思想是,在一个图层的输出值中引入噪声可以打破特定模式 Hinton所称的欺诈),如果没有噪声存在,网络将开始记忆特定模式。

    在Keras中,我们可以通过在激活层输出之后添加一个Dropout层实现Dropout:

    model.add(layers.Dropout(0.5))
    

    在IMDB例子中添加两个Dropout层,看看它们在减少过拟合方面的表现:

    dpt_model = models.Sequential()
    dpt_model.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10000,)))
    dpt_model.add(layers.Dropout(0.5))
    dpt_model.add(layers.Dense(16, activation='relu'))
    dpt_model.add(layers.Dropout(0.5))
    dpt_model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
    dpt_model.compile(optimizer='rmsprop',
                      loss='binary_crossentropy',
                      metrics=['acc'])
    

    由图3.2显然可以得到:Dropout在4个epoch才出现过拟合,而原来的网络在三个epoch就出现过拟合。并且在出现过拟合后,验证集损失的增长速度明显比原来网络缓慢。

        图3.2 Dropout对网络过拟合的影响

    ####总结一下,神经网络中防止过拟合的常用方法:

    • 获得更多的训练数据
    • 缩小网络规模
    • 权重正则化
    • Dropout

    其中首选是增加数据,然后是Dropout、权重正则化、最后选择缩小网络规模

    参考博客:https://www.deeplearn.me/2351.html

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  • 深度学习过拟合与欠拟合详解

    千次阅读 2019-05-23 09:50:06
    过拟合 在训练数据不够多时,或者over-training时,经常会导致over-fitting(过拟合)。其直观的表现如下图所所示。 随着训练过程的进行,模型复杂度,在training data上的error渐渐减小。可是在验证集上的error...

    一.过拟合

    在训练数据不够多时,或者over-training时,经常会导致over-fitting(过拟合)。其直观的表现如下图所所示。

    随着训练过程的进行,模型复杂度,在training data上的error渐渐减小。可是在验证集上的error却反而渐渐增大——由于训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集以外的数据却不work。

    在机器学习算法中,我们经常将原始数据集分为三部分:训练集(training data)、验证集(validation data)、测试集(testing data)。

    1.validation data是什么?

    它事实上就是用来避免过拟合的。在训练过程中,我们通经常使用它来确定一些超參数(比方,依据validation data上的accuracy来确定early stopping的epoch大小、依据validation data确定learning rate等等)。那为啥不直接在testing data上做这些呢?由于假设在testing data做这些,那么随着训练的进行,我们的网络实际上就是在一点一点地overfitting我们的testing data,导致最后得到的testing accuracy没有什么參考意义。因此,training data的作用是计算梯度更新权重,testing data则给出一个accuracy以推断网络的好坏。

    2.防止过拟合方法主要有:

    1.正则化(Regularization)(L1和L2)

    2.数据增强(Data augmentation),也就是增加训练数据样本

    3.Dropout

    4.early stopping

    二、正则化

    正则化(Regularization)包含L1、L2(L2 regularization也叫权重衰减,weight decay)

    1.L1 regularization

    在原始的代价函数后面加上一个L1正则化项,即全部权重w的绝对值的和,再乘以λ/n(这里不像L2正则化项那样,须要再乘以1/2)。

    先计算导数:

    上式中sgn(w)表示 w 的符号,那么权重w的更新规则为:

    比原始的更新规则多出了这一项。

    当w为正时,sgn(w)>0, 则更新后的w变小。

    当w为负时,sgn(w)>0, 则更新后的w变大——因此它的效果就是让w往0靠,使网络中的权重尽可能为0,也就相当于减小了网络复杂度,防止过拟合。

    另外,上面没有提到一个问题,当w为0时怎么办?当w等于0时,|W|是不可导的。所以我们仅仅能依照原始的未经正则化的方法去更新w,这就相当于去掉 η*λ*sgn(w)/n 这一项,所以我们能够规定sgn(0)=0,这样就把 w=0 的情况也统一进来了。

    (在编程的时候,令sgn(0)=0,sgn(w>0)=1,sgn(w<0)=-1)

    2. L2 regularization(权重衰减

    L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项:

     

    C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项。它是这样来的:全部參数 w 的平方和,除以训练集的样本大小n。

    λ 就是正则项系数,权衡正则项与C0项的比重。另外另一个系数1/2,1/2经常会看到,主要是为了后面求导的结果方便,后面那一项求导会产生一个2,与1/2相乘刚好凑整。L2正则化项是怎么避免overfitting的呢?我们推导一下看看,先求导:

    能够发现L2正则化项对 b 的更新没有影响,可是对于w的更新有影响:

    在不使用L2正则化时。求导结果中 w 前系数为 1,经变化后w前面系数为 1−ηλ/n ,由于η、λ、n都是正的。所以 1−ηλ/n小于1,它的效果是减小w,这也就是权重衰减(weight decay)的由来。

    当然考虑到后面的导数项,w 终于的值可能增大也可能减小。

    另外,必须提一下,对于基于mini-batch的随机梯度下降,w 和 b 更新的公式跟上面给出的有点不同:

     

     

    对照上面 w 的更新公式。能够发现后面那一项变了,变成全部导数加和,乘以η再除以m,m是一个mini-batch中样本的个数。

    在此我们仅仅是解释了L2正则化项有让w“变小”的效果,可是还没解释为什么w“变小”能够防overfitting?

    一个所谓“显而易见”的解释就是:更小的权值w,从某种意义上说,表示网络的复杂度更低,对数据的拟合刚刚好(这个法则也叫做奥卡姆剃刀),而在实际应用中,也验证了这一点,L2正则化的效果往往好于未经正则化的效果。当然,对于非常多人(包含我)来说,这个解释似乎不那么显而易见,所以这里加入一个略微数学一点的解释(引自知乎):

    过拟合的时候,拟合函数的系数往往非常大,为什么?例如以下图所看到的,过拟合。就是拟合函数须要顾忌每个点。终于形成的拟合函数波动非常大。在某些非常小的区间里,函数值的变化非常剧烈。

    这就意味着函数在某些小区间里的导数值(绝对值)非常大,由于自变量值可大可小,所以仅仅有系数足够大,才干保证导数值非常大。而L2正则化是通过约束參数的范数使其不要太大,所以能够在一定程度上降低过拟合情况。

     

    3.在什么情况下使用L1,什么情况下使用L2?

    L1和L2的差别,为什么一个让绝对值最小,一个让平方最小,会有那么大的差别呢?我看到的有两种几何上直观的解析:

    (1)下降速度:

    我们知道,L1和L2都是规则化的方式,我们将权值参数以L1或者L2的方式放到代价函数里面去。然后模型就会尝试去最小化这些权值参数。而这个最小化就像一个下坡的过程,L1和L2的差别就在于这个“坡”不同,如下图:L1就是按绝对值函数的“坡”下降的,而L2是按二次函数的“坡”下降。所以实际上在0附近,L1的下降速度比L2的下降速度要快,所以会非常快得降到0。不过我觉得这里解释的不太中肯,当然了也不知道是不是自己理解的问题。

    L1称Lasso,L2称Ridge。

    总结就是:L1会趋向于产生少量的特征,而其他的特征都是0,而L2会选择更多的特征,这些特征都会接近于0。Lasso在特征选择时候非常有用,而Ridge就只是一种规则化而已。

     

    三. 数据集扩增(data augmentation)

    训练模型有时候不是由于算法好赢了,而是由于拥有海量的数据才赢了。”

    不记得原话是哪位大牛说的了,hinton?从中可见训练数据有多么重要,特别是在深度学习方法中,海量的训练数据,意味着能够用更深的网络,训练出更好的模型。

    既然这样,收集大量数据不就OK啦?假设能够收集很多其它能够用的数据,当然好。可是非常多时候,收集很多其它的数据意味着须要耗费很多其它的人力物力。尤其在对数据集进行人工标注的同学就知道,效率特别低,简直是粗活。

    所以。能够在原始数据上做些改动,得到很多其它的数据,以图片数据集举例,能够做各种变换,如:

    • 将原始图片旋转一个小角度

    • 加入随机噪声

    • 一些有弹性的畸变(elastic distortions),论文《Best practices for convolutional neural networks applied to visual document analysis》对MNIST做了各种变种扩增。

    • 截取(crop)原始图片的一部分,比方DeepID中,从一副人脸图中,截取出了100个小patch作为训练数据,极大地添加了数据集。

      感兴趣的能够看《Deep learning face representation from predicting 10,000 classes》.

    大量训练数据意味着什么?

    用50000个MNIST的样本训练SVM得出的accuracy94.48%,用5000个MNIST的样本训练KNN得出accuracy为93.24%,所以很多其它的数据能够使算法表现得更好。

    在机器学习中,算法本身并不能决出胜负,不能武断地说这些算法谁优谁劣,由于数据对算法性能的影响非常大。

    四.Dropout

    L1、L2正则化是通过改动代价函数来实现的,而Dropout则是通过改动神经网络本身来实现的,它是在训练网络时用的一种技巧(trike),它的流程例如以下:

    假设我们要训练上图这个网络,在训练开始时,我们随机地“删除”一部分的隐层单元,视它们为不存在,得到例如以下的网络:

     

    保持输入输出层不变,依照BP算法更新上图神经网络中的权值(虚线连接的单元不更新,由于它们被“暂时删除”了)。

    以上就是一次迭代的过程,在第二次迭代中,也用相同的方法,仅仅只是这次删除的那一部分隐层单元,跟上一次删除掉的肯定是不一样的。由于我们每一次迭代都是“随机”地去删掉一部分

    第三次、第四次……都是这样,直至训练结束。

    以上就是Dropout,它为什么有助于防止过拟合呢?能够简单地这样解释,运用了dropout的训练过程,相当于训练了非常多个仅仅有部分隐层单元的神经网络,每个这种半数网络,都能够给出一个分类结果,这些结果有的是正确的,有的是错误的。

    随着训练的进行,大部分半数网络都能够给出正确的分类结果。那么少数的错误分类结果就不会对终于结果造成大的影响。

    删除神经单元,不工作,通常keep_prob取0.5

    在编程时可以利用TensorFlow中 DropoutWrappera函数

    在训练过程引入Dropout 策略,其Dropout层保留节点比例(keep_prob),每批数据输入时神经网络中的每个单元会以1-keep_prob的概率不工作,防止过拟合。

    lstmCell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell=lstmCell, output_keep_prob=0.5)

    更加深入地理解。能够看看Hinton和Alex两牛2012的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

     

    五、提前终止(Early stopping)

        对模型进行训练的过程即是对模型的参数进行学习更新的过程,这个参数学习的过程往往会用到一些迭代方法,如梯度下降(Gradient descent)学习算法。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。 

      Early stopping方法的具体做法是,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。这种做法很符合直观感受,因为accurary都不再提高了,在继续训练也是无益的,只会提高训练的时间。那么该做法的一个重点便是怎样才认为validation accurary不再提高了呢?并不是说validation accuracy一降下来便认为不再提高了,因为可能经过这个Epoch后,accuracy降低了,但是随后的Epoch又让accuracy又上去了,所以不能根据一两次的连续降低就判断不再提高。一般的做法是,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……

     

    六、从数据预处理角度

    1.对原始数据通过PCA, t-SNE等降维技术进行降维处理

    2.平衡不同类数据的权重

    参考:

    1.《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分

    展开全文
  • 正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小,是应对过拟合的常用手段。 L2 范数正则化(regularization) L2 范数正则化在模型原损失函数基础上添加 L2 范数惩罚项,从而得到训练所需要最小化的函数...
  • 权重衰减(weight decay) ... 学习率衰减(learning rate decay) https://blog.csdn.net/lvchunyang66/article/details/80090708 learning_rate=0.1 decay_...

    权重衰减(weight decay)

    https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468

    在这里插入图片描述

    学习率衰减(learning rate decay)

    https://blog.csdn.net/lvchunyang66/article/details/80090708

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    learning_rate=0.1 decay_rate=0.9 decay_steps=50即表示50轮迭代后进行一次衰减

    在这里插入图片描述
    (51/50) (101/50) 等需要下取整

    展开全文
  • 过拟合是在训练数据上能够获得很好的性能, 但是在训练数据外的数据集上却不能很好地拟合数据。本文中,我们介绍了过拟合问题出现原因以及解决过拟合的常用的几种解决方法。
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  • 顾名思义,就是设置的学习器学的不好,不能把数据的特征学到。通俗讲就是老师教的东西都没有掌握住,还得继续学,我们将这种情况称之为欠拟合。 解决欠拟合的方法: (1)添加其他特征项。组合、泛化、相关性、上...
  • 描述 最近做项目出现过拟合的情况,具体表现为,使用简单模型的时候需要迭代十几个epoch之后才能达到一个理想的结果,并且之后...对于深度学习网络的过拟合,一般的解决方案有: 1.Early stop 在模型训练过程中,...
  • 1、过拟合问题欠拟合:根本原因是特征维度少,模型过于简单,导致拟合的函数无法满足训练集,误差较大; 解决方法:增加特征维度,增加训练数据; 过拟合:根本原因是特征维度过多,模型假设过于复杂,参数过多...
  • 一、什么是过拟合?(overfitting) 二、过拟合的表现(判定方法) 训练集、测试集、验证集区别 测试集与验证集的区别 三、产生过拟合的原因 1、样本方面 2、模型方面 四、避免过拟合的方法 1、样本方面 1...
  • 一、过拟合 1.过拟合现象 过拟合(overfitting)是指在模型参数拟合过程中的问题,由于训练数据包含抽样...(2)权值学习迭代次数足够多(Overtraining),拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征. 3.
  • 深度学习时,一般将数据集划分成训练集和测试集。如果最终的训练结果不满意,一般就是以下两种情况: (1)训练集的准确率不高,测试集的准确率也不高;(欠拟合) (2)训练集的准确率非常高,测试集的准确率比...
  • 深度学习--解决模型过拟合的问题

    千次阅读 2022-04-18 16:00:08
    如下图所示,模型在训练集上的精度一直不断上升,但模型在验证集上的精度在第二轮就达到最高点然后就开始下降,这时模型在训练数据上开始出现过拟合的现象,模型开始学习仅和训练数据有关的模式,但这种模式对新数据...
  • 笔记整理 代码整理 L2 范数正则化(regularization) %matplotlib inline import torch import torch.nn as nn import numpy as np import sys sys.path.append(/home/kesci/input) import d2lzh1981 as d2l ...
  • 深度学习相关概念:过拟合与欠拟合1.过拟合与欠拟合2.应对过拟合2.1最优方案2.1次优方案2.1.1L2正则化2.1.2Dropout 随机失活3.应对欠拟合3.1解决方案:   在神经网络中,我们常常听到过拟合与欠拟合这2个名词,...
  • 深度学习中“过拟合”的产生原因和解决方法

    万次阅读 多人点赞 2020-09-30 17:09:00
    过拟合定义:模型在训练集上的表现很好,但在测试集和新数据上的表现很差。 训练集上的表现 测试集上的表现 结论 不好 不好 欠拟合 好 不好 过拟合 好 好 适度拟合 ...
  • 网络模型除了学习到训练集数据的模态之外,还把额外的观测误差也学习进来,导致学习的模型在训练集上面表现较好,但是在未见的样本上表现不佳,也就是模型泛化能力偏弱,我们把这种现象叫作过拟合(Overfitting)。...
  • 深度学习中的过拟合问题

    千次阅读 2019-12-28 13:09:52
    1、过拟合问题  欠拟合:根本原因是特征维度少,模型过于简单,导致拟合的函数无法满足训练集,误差较大。 解决方法:增加特征维度,增加训练数据; 过拟合:根本原因是特征维度过多,模型假设过于复杂,参数...
  • 问题:拿到一个图,不怎么怎么区分是过拟合还是欠拟合 图1: 图2: 图3: 1.观察图: 图1:train loss>>test loss 训练误差(10^3)较大 图2:test loss >> train loss 训练误差(10^1)较小 图3: test loss = ...
  • 0.前言 过拟合(OverFitting)问题在机器学习中很常见,即模型在训练集数据上表现很好,但在测试集与新数据集上泛化能力很差,这就是过拟合。 1.过拟合的原因 造成过拟合的原因很多。...2.深度学习中解决过拟合问题
  • 因为在统计学习中,假设数据满足独立同分布(i.i.d,independently and identically distributed),即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟,因此都是使用历史数据建立模型,即使用已经产生的数据去训练...
  • 深度学习过拟合问题的优化措施

    千次阅读 2018-07-31 10:04:31
    在上一篇文章“”中,我们已经了解如何在Docker上从头构建一个Keras的运行平台,搭建基础的深度学习环境。接着对我们要做的事情“IMDB影评预测”问题做了分析,对数据做了解释,并且初步使用LSTM网络,实现了一个...
  • 深度学习过拟合与防止过拟合的方法

    万次阅读 多人点赞 2018-01-06 19:12:12
    1.什么是过拟合过拟合(overfitting)是指在模型参数拟合过程中的问题,由于训练数据包含抽样误差,训练时,复杂的模型将抽样误差也考虑在内,将抽样误差也进行了很好的拟合。 具体表现就是最终模型在...
  • 文章目录深度学习基础3一、过拟合拟合1.概念2.解决过拟合拟合的方法(1)权重缩减(2)丢弃法二、梯度消失与梯度爆炸1.消失与爆炸2.随机初始化3.影响模型效果的其他因素三、循环神经网络进阶1.门控循环神经网络/...

空空如也

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深度学习过拟合