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  • 过拟合以及如何防止过拟合

    千次阅读 2019-02-22 21:20:43
    过拟合即模型在训练过程中对模型参数进行拟合的过程中,由于训练数据集存在抽样误差(噪声),复杂的模型在训练的过程中会将抽样误差也一同进行拟合。这就导致训练好的模型在训练集上的表现很好,在测试集上的表现很...

    什么是过拟合

    过拟合即模型在训练过程中对模型参数进行拟合的过程中,由于训练数据集存在抽样误差(噪声),复杂的模型在训练的过程中会将抽样误差也一同进行拟合。这就导致训练好的模型在训练集上的表现很好,在测试集上的表现很差的原因。
    导致过拟合的主要原因有两个:数据量太少和模型过于复杂
    因为机器学习算法在拟合出正确的规则后,具有进一步拟合噪声的能力,因此,模型在训练的过程中极有可能会发生过拟合。过拟合会大大降低模型的鲁棒性,因此在实际应用的过程中我们要尽可能的防止模型发生过拟合现象。

    如何防止过拟合

    关于如何防止过拟合先放一张图
    防止过拟合的方法
    防止过拟合可以从数据和模型这两个角度进行琢磨。

    增加数据量

    马云曾经说过(被说过):数据是二十一世纪的石油。不管这个命题是否为真,我们都能意识到数据对当今社会的重要性。的确,增加数据也是解决过拟合问题最为有效的手段。数据量越大,抽样误差就越小,模型拟合的误差就越小,模型的泛化性能就越好。

    简化模型

    如果我们已经有了足够多的训练数据,但是我们训练的模型还是会发生过拟合的话,那就有可能是我们的模型过于复杂了,导致模型对一些数据中的一些噪声都进行了和好的拟合。模型只是对部分数据产生过拟合,我们可以在保证模型能够正确的拟合出数据中的规则的同时,又能适当的降低模型的复杂度,减少模型对抽样误差的拟合程度。适当的降低模型的复杂度,不仅能很好降低模型的过拟合程度,同时也能提高模型的训练速度以及运行速度。
    降低模型的复杂度可以提前结束模型的训练过程(early stopping)。通常情况下,模型在训练的过程中会优先拟合数据的正确的规则,拟合出正确的规则之后,才会拟合数据中的误差。所以在训练的过程中就存在一个转折点,在这个转折点之前,模型一致都处于欠拟合状态,在这个转折点之后,模型就开始过拟合。所以在训练的过程中我们可以通过迭代不同的训练周期,从而观察这个转折点的位置,然后在这个转折点结束训练,这样也可以很好的防止模型发生过拟合。
    对于线性模型如LR而言,可以在损失函数中引入正则化项来降低模型的复杂度,从而有效的防止模型发生过拟合现象。正则化项分为L1正则(L1范数)和L2正则(L2范数)。
    优化目标:
    在这里插入图片描述
    引入L1正则项:
    在这里插入图片描述
    引入L2正则项
    在这里插入图片描述
    加入正则化的目的就是为了使得模型在训练的时候,既要降低模型的训练误差,又要使得参数的范数尽可能的小,也就是降低模型的复杂度。关于引入L1正则化项和L2正则化项为什么能够防止模型发生过拟合可以参照这两篇知乎回答:
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/35356992
    https://www.zhihu.com/question/20924039/answer/131421690
    对于深度学习模型而言,可以在模型中引入dropout层防止模型发生过拟合,提高模型的泛化性能。
    所谓dropout, 就是在模型的训练过程中,在模型的前向传输过程中,当传输至dropout层时,会随机的删除一定比例(dropout中的参数)的隐藏神经元,输入和输出神经元保持不变,如下图所示:
    在这里插入图片描述
    然后再根据训练误差利用反向传播算法更新网格中未隐藏的神经元参数的大小。更新完为隐藏的参数后,再恢复之前被隐藏的神经元。这就导致训练一次后,只更新未被隐藏神经元参数,被隐藏的神经元的参数则保持不变。
    继续重复上述套路,随机更新模型中的参数。
    至于dropout为什么能有效的防止模型发生过拟合,其一是是因为引入dropout层进行训练后,相当于训练了了多个模型,最后训练的结果也就相当于取多个模型的平均值,类似于bagging;其二是dropoout通过随机更新参数,减少了不同特征之间的宫适应性,从而能有效提高模型的泛化性能。
    这是对近期复习过拟合以及如何防止过拟合做的一个简单的学习总结。其中难免会有一些错误,希望各位大佬批评指正。

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  • 防止过拟合的方法

    2018-12-21 17:26:09
    在深度学习中,过拟合是指模型对于训练能达到非常高的精度,而对于测试的精度较低的现象。防止过拟合常用的方法主要有以下几种: 1.增加训练样本数量 2.简化模型结构 3.使用权重正则化 4.使用dropout 5.数据扩增...

    在深度学习中,过拟合是指模型对于训练集能达到非常高的精度,而对于测试集的精度较低的现象。防止过拟合常用的方法主要有以下几种:
    1.增加训练样本数量
    2.简化模型结构
    3.使用权重正则化
    4.使用dropout
    5.数据扩增
    6.使用批归一化
    下面将简要分析这几种方法能防止过拟合的原理。

    - 增加训练样本数量

    增加训练样本的数量是防止过拟合的最优选择。训练样本数据越多,模型学习到的泛化特征越多,训练得到的模型的泛化能力肯定就越强。

    - 简化模型结构

    防止过拟合最简单的一种方法就是使用更加简单的模型。模型的复杂度是用网络层数和神经元的数量决定的,可学习的参数的数量成为模型的“容量”。模型的“容量”很大时,就很容易把训练样本和对应的目标非常完美的拟合,但是也导致得到的模型毫无泛化能力,对于新的数据集的预测能力较弱。而如果模型的“容量”较小时,就不容易对训练数据和目标进行拟合,需要学习预测能力更强的压缩表示方法。

    - 使用权重正则化

    当存在几组权重值时,选择权重值较小的组合能够减缓模型的复杂度,防止过拟合。权重正则化是将对权重的惩罚代价加入总体代价函数中,以获得数值较小的权重。通常有L1和L2正则化。
    L1正则化:将权重值的绝对值之和加入到总体代价函数中。
    L2正则化:将权重值的平方之和加入到总体代价函数中。

    - 使用dropout

    在神经网络的某一层使用dropout操作会在训练时使得该层的部分神经元失活,例如设置改成的失活率为0.2,则在训练时该层会有20%的神经元失活,相当于减缓了网络的复杂度,防止过拟合。在测试的时候则保持所有的神经元都处于激活状态,为了解决训练和测试时神经元激活数目不一致的问题,通常的做法是给试时每一层的输出值乘以(1-失活率)

    - 数据扩增

    数据扩增后,实际上相当于增加了训练样本的数量来防止过拟合。

    - 使用批归一化(BN)

    使用批归一化时,每次用于训练迭代的数据是一个小批次的数据集,这些小批次的数据集相对于总体的数据集来说是给网络带来了一些噪声,由于这些噪声的存在也在一定程度上防止了过拟合。

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  • 防止过拟合

    2015-09-13 17:34:40
    本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分,讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。 ...有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三

    本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分,讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。

    在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。

    为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开。有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:training data、validation data,testing data。这个validation data是什么?它其实就是用来避免过拟合的,在训练过程中,我们通常用它来确定一些超参数(比如根据validation data上的accuracy来确定early stopping的epoch大小、根据validation data确定learning rate等等)。那为啥不直接在testing data上做这些呢?因为如果在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没有任何参考意义。因此,training data的作用是计算梯度更新权重,testing data则给出一个accuracy以判断网络的好坏。

    避免过拟合的方法有很多:early stopping、数据集扩增(Data augmentation)、正则化(Regularization)包括L1、L2(L2 regularization也叫weight decay),dropout。

    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:

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    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:所有参数w的平方的和,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。另外还有一个系数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:

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    可以发现L2正则化项对b的更新没有影响,但是对于w的更新有影响:

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    在不使用L2正则化时,求导结果中w前系数为1,现在w前面系数为 1?ηλ/n ,因为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最终的值可能增大也可能减小。

    另外,需要提一下,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:

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    对比上面w的更新公式,可以发现后面那一项变了,变成所有导数加和,乘以η再除以m,m是一个mini-batch中样本的个数。

    到目前为止,我们只是解释了L2正则化项有让w“变小”的效果,但是还没解释为什么w“变小”可以防止overfitting?人们普遍认为: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。



    L1 regularization

    在原始的代价函数后面加上一个L1正则化项,即所有权重w的绝对值的和,乘以λ/n(这里不像L2正则化项那样,需要再乘以1/2,具体原因上面已经说过。)

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    同样先计算导数:

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    上式中sgn(w)表示w的符号。那么权重w的更新规则为:

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    比原始的更新规则多出了η * λ * sgn(w)/n这一项。当w为正时,更新后的w变小。当w为负时,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,所以我们只能按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,所以我们可以规定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)



    Dropout

    L1、L2正则化是通过修改代价函数来实现的,而Dropout则是通过修改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)。它的流程如下:

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    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”一半的隐层单元,视它们为不存在,得到如下的网络:

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    保持输入输出层不变,按照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,因为它们被“临时删除”了)。

    以上就是一次迭代的过程,在第二次迭代中,也用同样的方法,只不过这次删除的那一半隐层单元,跟上一次删除掉的肯定是不一样的,因为我们每一次迭代都是“随机”地去删掉一半。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?可以简单地这样解释,运用了dropout的训练过程,相当于训练了很多个只有半数隐层单元的神经网络(后面简称为“半数网络”),每一个这样的半数网络,都可以给出一个分类结果,这些结果有的是正确的,有的是错误的。随着训练的进行,大部分半数网络都可以给出正确的分类结果,那么少数的错误分类结果就不会对最终结果造成大的影响。

    更加深入地理解,可以看看Hinton和Alex两牛2012的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》



    数据集扩增(data augmentation)

    “有时候不是因为算法好赢了,而是因为拥有更多的数据才赢了。”

    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,更多的训练数据,意味着可以用更深的网络,训练出更好的模型。

    既然这样,收集更多的数据不就行啦?如果能够收集更多可以用的数据,当然好。但是很多时候,收集更多的数据意味着需要耗费更多的人力物力,有弄过人工标注的同学就知道,效率特别低,简直是粗活。

    所以,可以在原始数据上做些改动,得到更多的数据,以图片数据集举例,可以做各种变换,如:

    • 将原始图片旋转一个小角度

    • 添加随机噪声

    • 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。比如DeepID中,从一副人脸图中,截取出了100个小patch作为训练数据,极大地增加了数据集。感兴趣的可以看《Deep learning face representation from predicting 10,000 classes》.

      更多数据意味着什么?

    用50000个MNIST的样本训练SVM得出的accuracy94.48%,用5000个MNIST的样本训练NN得出accuracy为93.24%,所以更多的数据可以使算法表现得更好。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,因为数据对算法性能的影响很大。

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    转载出处: http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657
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  • 避免过拟合的方法:early stopping、数据集扩增(Data augmentation)、正则化(Regularization,dropout等。正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting...

    转载自:l1、l2、dropout、...

    避免过拟合的方法:early stopping、数据集扩增(Data augmentation)、正则化(Regularization,dropout等。

    正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力

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

    为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开。有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:training data、validation data,testing data。这个validation data是什么?它其实就是用来避免过拟合的,在训练过程中,我们通常用它来确定一些超参数(比如根据validation data上的accuracy来确定early stopping的epoch大小、根据validation data确定learning rate等等)。那为啥不直接在testing data上做这些呢?因为如果在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没有任何参考意义。因此,training data的作用是计算梯度更新权重,validation data如上所述,testing data则给出一个accuracy以判断网络的好坏。

    避免过拟合的方法有很多:early stopping、数据集扩增(Data augmentation)、正则化(Regularization)包括L1、L2(L2 regularization也叫weight decay),dropout。


    L2 regularization(权重衰减 weight decay

    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:所有参数w的平方的和,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。另外还有一个系数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:

    可以发现L2正则化项对b的更新没有影响,但是对于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,现在w前面系数为 1−ηλ/n ,因为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)叫法的由来。当然考虑到后面的导数项,w最终的值可能增大也可能减小。

    另外,需要提一下,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:

    对比上面w的更新公式,可以发现后面那一项变了,变成所有导数加和,乘以η再除以m,m是一个mini-batch中样本的个数。

    到目前为止,我们只是解释了L2正则化项有让w“变小”的效果,但是还没解释为什么w“变小”可以防止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,对于很多人(包括我)来说,这个解释似乎不那么显而易见,所以这里添加一个稍微数学一点的解释(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?如下图所示,过拟合,就是拟合函数需要顾忌每一个点,最终形成的拟合函数波动很大。在某些很小的区间里,函数值的变化很剧烈。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,所以只有系数足够大,才能保证导数值很大

    正则化是通过约束参数的范数使其不要太大,所以可以在一定程度上减少过拟合情况。


    L1 regularization

    在原始的代价函数后面加上一个L1正则化项,即所有权重w的绝对值的和,乘以λ/n(这里不像L2正则化项那样,需要再乘以1/2,具体原因上面已经说过。)

    同样先计算导数:

    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η λ sgn(w)/n这一项。当w为正时,更新后的w变小。当w为负时,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,所以我们只能按照原始的未经正则化的方法去更新w,这就相当于去掉ηλsgn(w)/n这一项,所以我们可以规定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)


    Dropout

    L1、L2正则化是通过修改代价函数来实现的,而Dropout则是通过修改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)。它的流程如下:

    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”一半(不能说是一半,是一些!程序里一般会设置一个阈值,代表保留/丢弃某神经元的概率) 的隐层单元,视它们为不存在,得到如下的网络:

    保持输入输出层不变,按照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,因为它们被“临时删除”了)。

    以上就是一次迭代的过程,在第二次迭代中,也用同样的方法,只不过这次删除的那一半隐层单元,跟上一次删除掉的不一定一样,,, 因为我们每一次迭代都是“随机”地去删掉一半。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?可以简单地这样解释,运用了dropout的训练过程,相当于训练了很多个只有半数隐层单元的神经网络(后面简称为“半数网络”),每一个这样的半数网络,都可以给出一个分类结果,这些结果有的是正确的,有的是错误的。随着训练的进行,大部分半数网络都可以给出正确的分类结果,那么少数的错误分类结果就不会对最终结果造成大的影响

    更加深入地理解,可以看看Hinton和Alex两牛2012的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》


    数据集扩增(data augmentation)

    “有时候不是因为算法好赢了,而是因为拥有更多的数据才赢了。”

    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,更多的训练数据,意味着可以用更深的网络,训练出更好的模型。

    既然这样,收集更多的数据不就行啦?如果能够收集更多可以用的数据,当然好。但是很多时候,收集更多的数据意味着需要耗费更多的人力物力,有弄过人工标注的同学就知道,效率特别低,简直是粗活。

    所以,可以在原始数据上做些改动,得到更多的数据,以图片数据集举例,可以做各种变换,如:

    • 将原始图片旋转一个小角度

    • 添加随机噪声

    • 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。比如DeepID中,从一副人脸图中,截取出了100个小patch作为训练数据,极大地增加了数据集。感兴趣的可以看《Deep learning face representation from predicting 10,000 classes》.

    更多数据意味着什么?

    用50000个MNIST的样本训练SVM得出的accuracy94.48%,用5000个MNIST的样本训练NN得出accuracy为93.24%,所以更多的数据可以使算法表现得更好。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,因为数据对算法性能的影响很大。

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  • 过拟合原因: 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,如 1、比如数据不够, ...根据当前数据集生成数据 2.使用合适的模型  ...
  • 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,就是模型在训练上的表现很好,但在测试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不好的情况。 防止过拟合的措施 从数据...
  • 是指模型对于训练数据拟合呈现当的情况,反映到评估指标上就是模型在训练上的表现很好,但是在测试上的表现较差。结果就是训练出的模型泛化能力差。 1.2 如何防止过拟合 防止过拟合的方法有4种: (1)增加...
  • 在我们的深度学习中,有时候由于我们的网络的容量大或者数据集过少会造成过拟合,但是防止过拟合的最佳方法不是减少网络容量,下面讲解几个具体的方法来防止我们的过拟合 正则化 L2正则化是正则化(rcgularization)...
  • 增加数据集大小是解决过拟合最重要的途径。但是收集样本数据和标注往往是代价昂贵的,在有限的数据集上,通过数据增强技术可以增加训练的样本数量,获得一定程度上的性能提升。 **数据增强(Data Augmentation)**是指...
  • 其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练,对训练外的数据却不work。...
  • 对于深度学习或机器学习模型而言,我们不仅要求它对训练数据集有很好的拟合(训练误差),同时也希望它可以对未知数据集(测试集)有很好的拟合结果(泛化能力),所产生的测试误差被称为泛化误差。度量泛化能力的...
  • 防止过拟合的基本方法

    万次阅读 2018-05-16 21:25:06
    在训练神经网络时,我们常常有训练集、测试集和验证集三种数据集。 有时候我们会发现,训练出来的神经网络在训练集上表现很好(准确率很高),但在测试集上的准确率比较差。这种现象一般被认为是过拟合,也就是过度...
  • 如何防止过拟合

    千次阅读 2018-06-06 17:49:32
    原文:https://blog.csdn.net/weixin_37933986/article/details/69681671通常过拟合由以下三种原因产生:1....2. 数据集扩增;3. 正则化;4. Dropout。Early stopping:对模型的训练过程就是对模型参数...
  • 防止过拟合 Early stop。增加验证集,验证集性能没有明显提升的时候停止。 增大数据集。常见的是增加一些噪声构造新样本,重采样,从源头采集,以及分析数据分布构造更多假数据。 正则化。为了降低模型复杂度,...
  • ** 机器学习总结之——如何防止过拟合 重点内容 ** 通常过拟合由以下三种原因产生:1....2. 数据集扩增;3. 正则化;4. Dropout。 1、Early stopping 1.1 定义 对模型的训练过程就是对模型参数的进行学...
  • (1)Early stopping:(2)数据集扩增:(3)正则化(regularization):(4)dropout:参考资料: 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,...
  • 关于深度学习主要介绍以下几点:激活函数、防止过拟合方法、加速训练的方法 激活函数 深度学习中的激活函数主要有sigmoid、tanh、ReLu、Maxout函数等。 Sigmoid Tanh ReLu Maxout 防止过拟合 防止过拟合...
  • 链接:https://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49429629
  • SVM中如何防止过拟合

    千次阅读 2019-07-16 23:49:53
    过拟合(overfitting)表现为模型在训练上预测效果好,在测试上预测效果差。 数据中的异常点会导致过拟合,这些异常点,严重偏离正常位置。 在SVM中,最优分类超平面恰恰是那些占少数的支持向量,如果支持向量中...
  • 如何防止过拟合(overfitting)

    万次阅读 多人点赞 2018-09-30 10:41:32
    在很多问题中,我们费心费力收集到的数据集并不能穷尽所有的状态,而且一般训练得到的模型被用来预测未知数据的结果,模型虽然在训练集上效果很好,但是在实际应用中效果差,就说明这个模型训练的并不是很成功,还...
  • 过拟合是模型的偏差而方差大,即模型在训练集上拟合得很好,在测试集上的效果却很差。所以防止过拟合,就是要减小方差。 防止过拟合的方法 从源头上,扩充数据集,收集更多的数据或者采用数据增强的方法(数据...
  • 机器学习中防止过拟合的处理方法

    万次阅读 多人点赞 2015-10-26 20:58:12
    在进行数据挖掘或者机器学习模型...但是一般独立同分布的假设往往不成立,即数据的分布可能会发生变化,并且可能当前的数据量少,不足以对整个数据集进行分布估计,因此往往需要防止模型过拟合,提高模型泛化能力。
  • 防止过拟合的处理方法

    千次阅读 2017-09-30 21:23:12
    防止过拟合的处理方法
  • 过拟合(overfitting)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训练上效果好;在测试上效果...
  • 机器学习:防止过拟合的方法

    千次阅读 2016-04-07 13:18:52
    在对模型进行训练时,有可能遇到训练数据不够,即训练数据无法对整个数据的分布进行估计的时候,或者在对模型进行过度训练(overtraining)时,...数据集数据集扩增(源头取数、随机噪声、重采样、分布估计)、验证
  • 本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分,讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。...正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraini
  • XGBoost中如何防止过拟合

    千次阅读 2019-07-17 11:59:51
    过拟合问题是在使用复杂的非线性学习算法时会经常碰到(例如gradient boosting算法),在前面的博客中,我们也已经详细的讲述了过拟合问题。 在本博客中,主要讲述XGBoost算法用Early Stopping方法避免过拟合。 项目...

空空如也

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