精华内容
下载资源
问答
  • 如何理解过拟合

    2020-12-18 16:30:12
    4.过拟合 过拟合即为特征过于局部,过于严格而导致机器学习丧失全局特征, 给一群天鹅让机器来学习天鹅的特征,经过训练后,知道了天鹅是有翅膀的,天鹅的嘴巴是长长的弯曲的,天鹅的脖子是长长的有点曲度,天鹅的...

    4.过拟合

    过拟合即为特征过于局部,过于严格而导致机器学习丧失全局特征,
    给一群天鹅让机器来学习天鹅的特征,经过训练后,知道了天鹅是有翅膀的,天鹅的嘴巴是长长的弯曲的,天鹅的脖子是长长的有点曲度,天鹅的整个体型像一个“2”且略大于鸭子.这时候你的机器已经基本能区别天鹅和其他动物了。然后,很不巧你的天鹅全是白色的,于是机器经过学习后,会认为天鹅的羽毛都是白的,以后看到羽毛是黑的天鹅就会认为那不是天鹅.–所以天鹅是白色的这个特征就是过拟合

    展开全文
  • 如何理解过拟合和欠拟合 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。 解决方法: 终我们会在一定范围内求出...

    如何理解过拟合和欠拟合

    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。
    解决方法:
    终我们会在一定范围内求出最优解,最后损失函数不断趋近0。那么我们可以在所定义的损失函数后面加入一项永不为0的部分,那么最后经过不断优化损失函数还是会存在。其实这就是所谓的“正则化”。

    所谓欠拟合呢(under-fitting)?相对过拟合欠拟合还是比较容易理解。还是拿刚才的模型来说,可能二哈被提取的特征比较少,导致训练出来的模型不能很好地匹配,表现得很差,甚至二哈都无法识别。

    参考:
    https://blog.csdn.net/qq_18254385/article/details/78428887

    展开全文
  • 欠拟合=高偏差还好理解一些,一直不太明白过拟合和高方差有什么关系,那么我们首先就要理解各种 ‘差’ 的定义 定义: 我们评价一个模型好不好,是通过测试集的数据来评价的,而不是训练集或者交叉验证集,如果在...

    欠拟合=高偏差还好理解一些,一直不太明白过拟合和高方差有什么关系,那么我们首先就要理解各种 ‘差’ 的定义

    定义:

    我们评价一个模型好不好,是通过测试集的数据来评价的,而不是训练集或者交叉验证集,如果在测试集上预测数据表现得不好,那么我们就说这个训练出来的模型有很大的误差。
    那么误差来自于哪里呢?
    误差 = 偏差 + 方差
    在不写出这个式子时,很多人可能不会察觉误差和偏差有什么区别?因此总是想当然的认为误差和偏差是一个东西,这样就会造成我们无法理解方差是什么?
    误差:在测试集上,预测值和实际值之间存在的差距。

     图1
    图中红点表示输入一个样本x,其真实的输出值y,即我们希望输出的目标,而蓝点表示我们实际预测出来的输出值,注意,所有蓝点的输入样本都是同一个x,那么为什么会得出不同的预测值呢?因为这里代表的是:我们使用了不同的训练集(从所有样本中选出不同的训练集)得出了不同的参数theta(即N个不同的训练模型),导致最终的预测值有区别。
    解释完这些,再定义偏差和方差。
    偏差: 偏差是衡量预测值和真实值的关系。即N次预测的平均值(也叫期望值),和实际真实值的差距。所以偏差bias=E(p(x)) - f(x)。
    方差: 方差用于衡量预测值之间的关系,和真实值无关。即对于给定的某一个输入,N次预测结果之间的方差。variance= E((p(x) - E(p(x)))^2),反映的是不同训练模型之间对同一个输入样本x的预测值的离散程度。

    • 在模型复杂度比较低时,会出现欠拟合的现象,那么此时使用不同的 ‘训练集’ 训练出多个 ‘训练模型’,由于没有很好的拟合图像,就会使E(p(x)) 和实际y偏差很大,导致高偏差。
    • 在模型复杂度高时,出现过拟合的现象,那么此时使用不同的 ‘训练集’ 训练出多个 ‘训练模型’,只能适应该训练集的数据,而不能适应测试集的数据,导致同一个输入对于不同的训练模型输出的数据比较离散,从而方差较大

    一般来说,方差、偏差、模型复杂度有以下关系:
     图2
    那么对于四张打靶图的情况在线性回归中是否都有可能出现呢?

    首先对于第一张图,low bias\low variance是我们最希望得到的,它对应着图2中的交点,自然说明此时我们的模型非常好,因此可能会出现
    对于第二张图,此时则考虑出现过拟合的情况,即方差较大,偏差较小,可能出现
    对于第三张图,此时则考虑出现欠拟合的情况,即方差较小,偏差较大,可能出现
    对于第四张图,方差偏差都很大,则说明我们的训练模型完全在瞎猜输出值,这种情况一般在线性回归的训练中不会出现。

    展开全文
  • 机器学习中大家经常会遇到过拟合问题,过拟合就是模型在训练集模型表现良好,但是在测试集就不行了。具体表现在训练集为追求好的效果(经验损失小,准确率高等),模型建立的过于复杂,能够很好反映已知数据,但泛化...

    机器学习中大家经常会遇到过拟合问题,过拟合就是模型在训练集模型表现良好,但是在测试集就不行了。具体表现在训练集为追求好的效果(经验损失小,准确率高等),模型建立的过于复杂(下图3),能够很好反映已知数据,但泛化能力太差。学术点说就是empirical loss比较小,而Generalized loss比较大。

    过拟合

    通常数据师在建模型时,基本都在遵循简化原则,即在拟合效果差不多的情况下,模型越简单则在测试集表现的越优(奥卡姆剃刀原理),这也就解释了决策树要“剪枝”的原因。但对于某些复杂问题,我们的模型相应的也会变得复杂,为解决因此带来的过拟合问题,我们采用交叉验证和正则化来解决。

    交叉验证:(Cross Validation)

    在验证模型时,我们会将训练集分为两部分,子训练集和测试集,线下验证模型优劣。通常采用7:3的划分方法,但大家都知道不同的划分策略,模型的准确性验证会不同。所以为解决因人工划分带来的随机性问题,选择交叉验证(CV),即不断的划分训练集(比例上子训练集大于测试集),反复测试,从有限的数据中尽可能获得多的有效信息,返回模型准确率的均值。通过交叉验证,如果模型的表现仍然很好,就认为该模型泛化能力也不差。

    1. 交叉验证目的:选出最优参数的模型。模型建立后,调参数是个很费时的过程,通过交叉验证我们可以得出最优参数的模型。
      1.1 准备候选模型,M1,M2,M3,……(模型框架一致,只是参数不同)
      1.2 对于每个模型,分别进行交叉验证,返回该模型的准确率或者错误率等信息(自己选择是计算accuracy还是error),其返回应该是交叉验证后得出的均值。
      1.3 通过比较不同模型的accuracy或error,选择最佳模型。

    2. 交叉验证分类:留P验证(Leave-p-out Cross Validation)、k-fold交叉验证(K-fold Cross Validation)等。
      2.1 留p验证(LpO CV)是指训练集上随机选择p个样本作为测试集,其余作为子训练集。时间复杂度为CpN,是阶乘的复杂度,不可取。
      2.2 k-fold交叉验证就是将数据集平均分割成k份,依次选择一份作为测试集,其余作为子训练集,最后将得到的k个accuracy取平均。通常K取10,也就是经常听到的10折交叉验证。


    正则化:

    先给出知乎上一乎友的见解:
    https://www.zhihu.com/question/20700829/answer/21156998

    通俗解释:让模型参数不要在优化的方向上纵欲过度。

    《红楼梦》里,贾瑞喜欢王熙凤得了相思病,病榻中得到一枚风月宝鉴,可以进入和心目中的女神XXOO,它脑子里的模型目标函数就是“最大化的爽”,所以他就反复去拟合这个目标,多次XXOO,于是人挂掉了,如果给他加一个正则化,让它爽,又要控制爽的频率,那么他可以爽得更久。

    再补充一个角度:
    正则化其实就是对模型的参数设定一个先验,这是贝叶斯学派的观点,不过我觉得也可以一种理解。
    L1正则是laplace先验,l2是高斯先验,分别由参数sigma确定。
    求不要追究sigma是不是也有先验,那一路追究下去可以天荒地老。

    展开全文
  • 在训练神经网络过程中,常常会遇到网络过拟合和欠拟合问题,对于刚刚接触深度学习的同学来说,往往会很迷糊,什么是过拟合?什么是欠拟合?是什么原因导致的?这两种情况该如何解决? 1. 过拟合 1.1 什么是过拟合? ...
  • 如何处理欠拟合、过拟合? 在我们机器学习和深度学习的训练过程中,经常会出现过拟合和欠拟合的...如下图所示,从直观上理解,欠拟合就是还没有学习到数据的特征,还有待继续学习,而过拟合则是学习进行的太彻底,.
  • 如何直观的理解机器学习过拟合和欠拟合?
  • 如何判断过拟合呢?我们在训练过程中会定义训练误差,验证集误差,测试集误差(泛化误差)。训练误差总是减少的,而泛化误差一开始会减少,但到一定程序后不减反而增加,这时候便出现了过拟合的现象。 如下图所示,...
  • 1. 过拟合是什么?  https://www.zhihu.com/question/264909622 那个英文回答就是说h1、h2属于同一个集合,实际情况是h2比h1错误率低,你用h1来训练,用h2来测试,但h1的准确率比h2却高  个人理解:网络过分学习...
  • 相反,过拟合的问题就比较复杂了,很多时候我们并不清楚问题是否由过拟合引起,或者说过拟合所带来的问题有多严重,因为我们总是不可能避免过拟合的出现。因此,怎们选进行合适的模型选择就变得重中之重。 因此综合...
  • 简单来说,正则化就是对损失函数增加额外一种约束的方法,主要用来进行特征选择和改善模型的过拟合现象 常用的正则化方法有L0正则、L1正则、L2正则、随机正则 L0正则:在损失函数后增加一个惩罚项,这个惩罚项计算...
  • 向自己提问题是一个很好的学习方式。...1)直观理解过拟合 先说说经验误差,学习器在训练集上的预测值和真实值之间的差异称为经验误差。我们希望经验误差越小越好,但是当经验误差太小,以至于精确...
  • L1、L2范数如何解决过拟合问题

    千次阅读 2018-07-26 12:02:55
    过拟合问题的通俗理解就是泛化能力过强,在最小化误差的同时使模型尽可能的拟合训练数据,学习的特征越多,模型的复杂度越高,测试时的误差也就越大。像决策树的叶子结点越多,这时我们就要剪枝啦。而L1、L2范数就是...
  • 过拟合” 和 “欠拟合” 的理解

    千次阅读 2019-09-04 09:49:02
    文章目录一、什么是 “过拟合”二、如何解决 “过拟合” 问题 一、什么是 “过拟合” 在正式进入正题前,我想用几个我们生活中常见的几个简单的例子来让大家更好地理解过拟合的概念。其实简单的说,过拟合的现象...
  • 如何理解过拟合与欠拟合 欠拟合 在上面的图中,红色直线为欠拟合曲线。简单来说,学习的样本太少,就会出现这种逻辑弱智的欠拟合曲线,不能符合实际应用。 过拟合 在下面的图中,红色曲线为过拟合曲线。简单来说,...
  • 本文是《TensorFlow从浅入深》系列之第4篇 TensorFlow从浅入深系列之一 -- 教你如何设置学习率(指数衰减法) TensorFlow从浅入深系列之二 -- 教你通过思维导图深度理解深层...过拟合,指的是当一个模型过为复杂之...
  • 摘要:理解神经卷积网络、欠拟合 & 过拟合、批量归一化 什么是卷积、最大池化和 Dropout...这周我会讲解一些卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的内容并且讨论如何解决欠拟合和过拟合。 一、卷...
  • 过拟合、欠拟合 原因、现象、解决办法。...对过拟合欠拟合的简单理解-知乎 欠拟合、过拟合如何防止过拟合–知乎 过拟合与欠拟合–知乎 知识干货-动手学深度学习-04 过拟合、欠拟合及其解决方案-知乎 ...
  • 问题1:什么是过拟合? 机器学习希望尽可能减少误差,所以就导致了学到的函数不是我们需要的结果,就是过拟合。 如下图,红线是机器学习学到的函数,它希望误差尽...问题2:如何解决过拟合? 方法1——增加数据量
  • tensorflow之过拟合

    千次阅读 2017-01-09 22:12:41
    但是,训练过度,会产生一个什么效应呢,就是过拟合,英文好像叫overfitting.用人来做比喻,适当的自信很重要,但是自信过度就变成了自负,过拟合和自负差不多。 这样会造成很大的误差。 用一个图来理解: 第一...
  • 主要参考:... dropout出现至今似乎还没有像L1, L2正则化一样有数学上的严谨理论证明是如何防止过拟合的 绝大多数文章也都是从理解分析的角度去解释 个人感觉对这个无需过多深究 ...
  • 2、如何判断模型过拟合和欠拟合? 3、案例理解 神经网络产生的过拟合 1、深度神经网络为什么易产生过拟合? 2、如何避免过拟合? 抑制过拟合、提高泛化能力的四大方法 1、早停法Early Stopping 2...
  • 为了更形象的理解这些概念,我们想象一个机器学习模型,它试图学习如何对数字分类,并且能够访问一组训练数据和一组测试数据 二、过拟合 当模型从训练数据中学习得太彻底的时候哦,模型会受到过度拟合的影响,在实际...
  • L_2范式正则项如何解决过拟合问题2.1 公式推导2.2 图像推导[^2]2.2.1 L1正则化2.2.2 L2正则化四. 结论 如果觉得不想看前两大点,可以直接看第三点公式推导或图像观察,个人觉得特别好理解。 一. 正则化的解释 为...
  • 刚才偶然在一个群里看到有人在问,正则化项是如何做到防止过拟合的。突然想到了一个有关雨伞的类比,这里写出来分享给大家。 我们知道,在机器学习\数据挖掘中,我们在评估模型的性能时通常用到的是经验风险,但是...
  • 如何理解线性模型过拟合? 说一下极端情况,训练集数据全都精确的位于直线上,但测试集的数据,并不完全位于直线上,可能往上偏一点,或者往下偏一点,此时模型在测试集上的表现不如测试集。这种过拟合
  • 防止过拟合方法

    千次阅读 2018-06-21 18:59:13
    深度学习(一)-CNN原理研究2017年10月31日 14:58:41阅读数:398基本概念协方差矩阵关于协方差矩阵的理解线性与非线性“线性”=”齐次性”+”可加性”, “齐次性”是指...似然函数如何理解似然函数? 贝叶斯公式...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 15
收藏数 296
精华内容 118
关键字:

如何理解过拟合