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  • 基于机器学习的全参考图像质量评价模型泛化能力分析.pdf
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  • 三种经典的评估方法提高模型泛化能力 ①留出验证:评估模型时,将数据划分为训练集、验证集、测试集。(比较适合大数据集) 在训练数据上训练模型,在验证数据上评估模型,最后在测试数据上测试最佳参数的模型。 ...

    三种经典的评估方法提高模型泛化能力

    ①留出验证:评估模型时,将数据划分为训练集、验证集、测试集。(比较适合大数据集)

    在训练数据上训练模型,在验证数据上评估模型,最后在测试数据上测试最佳参数的模型。

    划分为三个集合而非两个集合:训练集和测试集,是因为在模型设计时一般需要调节模型超参数,比如隐藏层数、每层神经元数等等,在这个调节学习的过程中会以验证集的性能作为反馈;

    每次通过验证集调节模型的超参数,模型都会学习到验证集的信息,久而久之模型在验证集上的性能会非常好,但我们需要的是模型对全新未知数据上的性能,此时测试集就是我们所需要的。

    ②k折验证:将训练数据划分为大小相同的k个分区。(适合小数据集)

    对于每个分区i,在其余的k-1个分区上训练模型,然后在分区i上评估模型,最终分数等于k个分区分数的平均值。

    ③(k-fold交叉验证)带有打乱节奏的重复k折验证。(可用数据集很少)

    执行p次k折验证,每次进行k折验证前将数据打乱,最终分数取p次k折验证的平均值。

    需要注意的是,这种方法需要训练和评估p✖k次模型,计算量很大,只适合可用数据较少的情况。

    防止过拟合:

    ①最简单的方法就是减小模型规格,即减小模型学习的参数个数(由层数与每层神经元数决定)。在验证集上评估,找到最佳的模型规格。

    ②添加权重正则化,即让模型权重只取较小的值,从而限制模型的复杂度。常见的有L1正则化、L2正则化。

    ③添加dropout正则化,对某一层使用dropout即在训练过程中随机将该层的一些输出特征舍弃(置0),dropout比率是被设为0的特征所占比例,通常在0.2~0.5之间。
     

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  • 机器学习模型泛化能力增强技巧简介    在之前的文章中,我们已经介绍了三种提高模型泛化能力的方法,即前一篇文章介绍的L1正则化、L2正则化、DropOut方法。在本文中,我们将会从数据角度、模型训练...

    数据挖掘-机器学习模型泛化增强技巧

    机器学习模型泛化能力增强技巧简介
       在之前的文章中,我们已经介绍了三种提高模型泛化能力的方法,即前一篇文章介绍的L1正则化、L2正则化、DropOut方法。在本文中,我们将会从数据角度、模型训练角度、策略角度进行提高模型泛化能力的方法介绍,尝试在处理问题的不同阶段使用技巧提升模型的泛化能力。本文主要介绍数据增强、参数共享、早停处理、多任务学习这几种技巧,下面分别进行介绍。
       首先介绍数据增强方法,该方法其实在图像分析领域使用的较多,因为图像领域可以对原始的数据进行一些调整,在不改变图像含义的情况下最大程度的利用原始数据。比如对一幅图片可以进行翻转操作、旋转操作、缩放操作、移位操作、裁剪操作、黑白操作、模糊操作等,因为这些操作可以让原始的数据的信息充分使用,也防止神经网络等模型过拟合,加强了模型的泛化能力。当然这些方法都是比较低级和简单的方法,在学习的后期,如果觉得数据量还不够,可以尝试使用对抗神经网络GAN来进行训练数据的生成,GAN的原理在以后的文章会进行介绍,此处不展开。通过GAN的数据生成,可以将图片里的目标含义不变的情况下,改变图片内的环境等其他特征,使得原有模型进行更好地学习,得到一个泛化能力更强的机器学习模型。理论上来说数据增强方法是一种比较好的技巧,因为它不仅使得模型的泛化能力更强,也使得模型的稳健性更好,但其缺点在其他结构性数据或者自然语言处理领域很难在原有的数据集进行数据增强,除非增加新的数据。
       下面介绍早停技巧,该技巧其实是在梯度下降方法中涉及到的一种方法,其实顾名思义,早停就是在训练到中途的时候提早停止训练,是神经网络里面处理过拟合的一种方法。由于早停法会比较数据在训练集和验证集的效果,本质上是在寻找一个点,这个点是模型在验证集上的拐点,在这个点之后虽然训练集的误差还在减小,但是验证集的误差却开始增加,因为这个时候模型可能在训练集上已经过拟合了,实践中有些使用者反映早停方法比L1正则化、L2正则化方法的效果要更好。但是早停技巧对于复杂的模型来说是很难使用的,因为早停很有可能使得模型停在一个局部最优点而无法进行继续优化,特别是当前的神经网络结构如此复杂,而且通常是多个神经网络模型进行组合嵌套,早停技巧可能不一定很好,对于那些简单的模型,使用早停的技巧是比较简洁并且效果不错的。下面的图片就很好的说明了这个早停技巧的原理,最好的模型参数是迭代到240步的时候,训练集的误差不是最低点,但是验证集的误差达到了最低的区域,这就是早停的技巧原理。
    在这里插入图片描述
       下面进行参数共享方法的介绍,之前的文章介绍过L1正则化方法和L2正则化方法,那些正则化方法的思路是一种惩罚,对参数偏离0均值误差的惩罚,而有些场景需要减少参数的数量。比如在图像领域,最开始使用的是BP神经网络进行训练,但由于多层神经网络的参数实在是太多,所以引入了CNN卷积神经网络,该网络的一大特点就是参数共享,将每一层的参数进行共享,也就是保持一致,使得参数的数量大大下降。其实参数共享方法一般在神经网络中使用的较多,其目的是避免多层神经网络进行过拟合,所以将一部分神经元的参数强行一致,从而避免了过拟合,也就达到了泛化能力变强的目标。
       最后我们来介绍多任务学习,该方法的思路是通过进行多个不同种类问题的学习来防止神经网络为了学习某一类特殊的问题而造成的过拟合,比如在经过基本的映射和归一化处理后的两份数据,一份数据是学习识别猫和狗的图像数据,另一份数据是学习去预测下个月的房屋价格是涨或者跌的数据,通过同样的神经网络隐藏层来进行学习,这个隐藏层的参数是两个问题所共享的,所以最后得到的神经网络可以有效地避免过拟合情况。
       总的来说,模型的泛化能力增强还需要看实际问题的数据和使用场景,因为在条件允许的情况当然是增加新的数据,在图像分析领域可以进行原始数据的增强,在某些神经网络模型可以使用多任务学习、参数共享或者早停技巧,而在机器学习还可以使用集成学习的思路,将模型进行组合,通过bagging或者boosting的策略进行整体模型的准确率提升。对于初学者来说,不能盲目地追求训练集准确率,要注意模型的稳健性和泛化能力,从而得到较好的模型。

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  • 如何提升模型泛化能力

    千次阅读 2019-07-10 15:05:16
    1.小Batch size 比 大 的Batch size 有更好的泛化能力。测试得出 2.正则化模型 3.增加模型深度 4.使用更多的数据、数据增强 5.提早结束训练 6.Droupout 7.Batch Normalize 希望 评论区增加 ...

     

    2.正则化模型

    3.增加模型深度

    4.使用更多的数据、数据增强

    5.提早结束训练

    6.Droupout

    7.Batch Normalize

     

    希望 评论区增加

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  • 提升模型泛化能力的方法 从数据角度上来说。可以通过数据增强、扩充训练集等方法提高泛化能力。 在训练策略上,可以增加每个batch size的大小,进而让模型每次迭代时见到更多数据,防止过拟合。 调整数据分布,做...

    提升模型泛化能力的方法

    • 从数据角度上来说。可以通过数据增强、扩充训练集等方法提高泛化能力。
    • 在训练策略上,可以增加每个batch size的大小,进而让模型每次迭代时见到更多数据,防止过拟合。
    • 调整数据分布,做训练数据集的类别均衡。
    • 调整网络结构。如果数据集较小,可以降低模型复杂度防止过拟合。如果数据集较大,可以尝试更加复杂的模型。
    • 减少过拟合的方法也可以提升模型的泛化能力。点我看过拟合和欠拟合的概念及解决方案

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  • 衡量模型泛化能力的评价标准

    万次阅读 2017-03-23 21:45:54
    性能度量:衡量模型泛化能力的评价标准。模型的“好坏”是相对的,他不仅取决于算法和数据,还取决于任务需求。回归任务常用的性能度量是“均方误差”。1. 错误率与精度错误率与精度是分类任务中最常用的两种性能...
  • 那么我们怎么知道一个模型泛化能力的好坏呢?很容易想到的就是使用训练集测试集分离,我们用训练集进行模型的fit,然后拿测试集进行预测,最后对比测试集的特征数据预测出来的结果 对比测试集合的真实结果,就能知道...
  • 自己编写的Jist-in-time PLS,利用与待估计样本最相似的若干历史样本,建立PLS回归模型,改善模型泛化能力,包含数据,直接运行,亲测可用。
  • 在机器学习问题中,我们...前辈们做了很多深入的研究,尤其是回归问题的两类难点问题(多重共线性及特征选择),在此随笔中,我主要根据prml开篇对多项式曲线拟合的试验,讨论影响回归模型泛化能力的两种因素及处理...
  • 近几天做模式识别实验时遇到了一个问题。在A环境下采集的数据所训练出的...第二,不用换环境采集新数据,而是对现有的训练数据合理去噪(或称滤波),用去噪后的强特征数据重新训练模型,以此提高模型泛化能力。 ...
  • 模型泛化能力是其是否能良好地应用的标准,因此如何通过有限的数据训练泛化能力更好的模型也是深度学习研究的重要问题。仅在数据集上高度拟合而无法对之外的数据进行正确的预测显然是不行的。本文将不断总结相关的...
  • 在《提高模型性能,你可以尝试这几招…》一文中,我们给出了几种提高模型性能的方法,但这篇文章是在训练数据集不变的前提下提出的优化方案。其实对于深度学习而言,数据量的多寡通常对模型性能的影响更大,所以扩充...
  • 最近在跑ImageNet 数据集,在弄到了一个很好的服务器以后,我把模型训练从原来的batchsize=128调到可512,这个时候突然发现模型训练的准确度降低了很多。一开始我以为是我模型的问题,我把模型稍微修改了,然后把学习...
  • 学习方法的泛化能力(generalization ability):方法学习到的模型对未知数据的预测能力。 评价标准:测试误差。 但因为测试数据集是有限的,很有可能由此得到的评价结果是不可靠的。统计学习理论试图从理论上对学习...
  • [问题] 分类模型泛化能力不好

    千次阅读 2016-03-22 11:53:00
    这个问题在各个领域的分类问题上都会出现,根本上还是数据集的问题。就像是做视频剪辑的人说的,真正做视频的高手会在录制视频时下更多的功夫,而...目前做的性别分类和年龄估计应用,就出现了泛化能力不好的问题...
  • \frac {TP+TN}{TP+FP+FN+TN}accuracy=TP+FP+FN+TNTP+TN​ 该评价指标容易受到正负样本不平衡影响,若正样本数量很少,也可以得到高正确率的模型,但是并没有实际作用(模型基本没学到正样本的特征)。为了解决这一...
  • lecture9-提高模型泛化能力的方法

    千次阅读 2014-11-28 14:42:00
     在这部分中,将会介绍通过减少(当一个模型的数据表现能力大大的超过训练时提供的数据而产生的)过拟合来提高模型泛化能力,将会介绍不同的方法去控制网络的数据表达能力,并介绍当我们使用这样一种方法的时候...
  • 就是模型的拟合程度,一般来说对于泛化能力,我们采取三种级别进行衡量,“欠拟合”,“正常拟合”,“果拟合”。 (2)泛化差错 泛化差错分为三类:“偏差差错”(bias),“方差差错”(variance),“噪声”...
  • 1. 安装环境 在当前目录下执行如下命令安装项目依赖环境: $ conda create -n tianchi python=3.7 $ conda activate tianchi $ pip install -r requirements.txt 2. 数据预处理 进入 code 目录,运行下面的命令 ...
  • 转载请注明出处  在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。其直观的表现如下图所示,随着训练...常见的防止模型过似合的方法有DropOut和正则化,两者中最常用的是后者,te...
  • 相似,这有助于模型的学习与对新数据的泛化。 最常见的数据标准化形式就是你已经在本书中 多次见到的那种形式:将数据减去其平均值使其中心为0,然后将数据除以其标准差使其标准 差为1。实际上,这种做法假设数据...
  • 上图是“ROC图”,显然对角线对应于“随机猜测”模型,而点(0,1)则对应于将所有正例排在所有反例之前的理想模型。 若一个学习器的ROC曲线被另一个学习器的曲线完全“包住”,则可以断言后者的性能优于前者。若两个...
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空空如也

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模型泛化能力