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  • 2020-08-19 20:36:58

    训练误差

    训练误差(training error):模型在训练数据集上表现出的误差

    泛化误差

    泛化误差(generalization error):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

    总结

    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。

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  • 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。

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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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  • 关于训练误差、测试误差、泛化误差

    万次阅读 多人点赞 2019-03-30 03:27:24
    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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  • 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...
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  • 经验误差和泛化误差

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    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” ...
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  • 经验误差与泛化误差

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    误差(error):一般地,我们把学习器的实际预测输出与样本的真是输出之间的差异称为“误差” 经验误差(empirical ...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”。 ...
  • 机器学习算法的最终目标是最小化...我们希望所学习到的该模型对未知数据预测的误差尽可能小,这里的误差我们就将其定义为机器学习算法的泛化误差(generalization error):Rexp⁡(f^)=EP[L(Y,f^(X))]=∫X×YL(y,f^(x)
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  • 泛化误差和经验误差

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    机器学习中的泛化误差
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空空如也

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