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  • 如果发现训练集Loss低,测试集Loss高,则是过拟合了 如果训练的效果不好,大多数情况下,可以是以下两种问题中的一种:高偏差(high bias,欠拟合)问题;高方差(high variance)问题。训练集Loss低,测试集Loss高...

    如果发现训练集Loss低,测试集Loss高,则是过拟合了

    如果训练的效果不好,大多数情况下,可以是以下两种问题中的一种:高偏差(high bias,欠拟合)问题;高方差(high variance)问题。训练集Loss低,测试集Loss高基本上是过拟合的问题。处理方法如下:

    将数据分为三部分,60%为训练集,20%为Cross Validation (CV),20%为测试集。
    如果把test作为选择modeld的指标,则对其他的sample不适用。因此选择CV作为model选择的指标。

    损失函数如下所示,如果lamda过小,则会造成过拟合(如果lamda过大,则会造成欠拟合)

    那如何选择lamda值呢?

    方法是,选取几个不同的lamda值,分别计算模型,在CV上计算该lamda值下的最小error。横向比较不同lamda值下的CV最小error,取“最小error”最小对应的lamda值。

    绘制learning curve,可以查看算法是否运行正常,是否有过拟合和欠拟合:

    绘制learning curve的方法,横轴是训练样本的数量,纵轴是训练集和交叉验证集的error。正常情况下,随着训练样本的增加,训练集的error先上升后平稳,交叉验证集的error先下降后平稳。如果有欠拟合,则训练集的error很快就上升到一个平台期,随着数据的增大,不再变化。而且随着数据的增大,与交叉验证集的error非常接近;如果有过拟合,则即使数据量已经很大,交叉验证集和训练集的error都有很大的区别。

    处理过拟合的方法:

    1. 添加训练数据

    2. 减少特征个数

    3. 增加lamda的值

     

    处理欠拟合的方法:

    1. 增加特征个数

    2. 降低lamda的值

    Caffe中改变lamda的方法:

    在solver.prototxt文件中有一个weight_decay,它调节的是正则化项在loss中的权重。而caffe默认的正则化是L2,如果想改成L1,则在solver文件中添加:regularization_type: "L1"。

     

     

     

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  • 过拟合(overfitting)”如果我们拟合一个非常复杂的分类器,比如深度神经网络或者含有隐藏神经的神经网络,可能就非常适用于这个数据,但是这看起来不是一种很好的拟合方式,分类器方差较高,数据过度拟合 适...

    欠拟合

    “欠拟合(underfitting)”当数据不能够很好的拟合数据时,有较大的误差.

    以下面这个逻辑回归拟合的例子而言:

    2017-10-18_195812

    这就是high bias的情况.

    过拟合

    “过拟合(overfitting)”如果我们拟合一个非常复杂的分类器,比如深度神经网络或者含有隐藏神经的神经网络,可能就非常适用于这个数据集,但是这看起来不是一种很好的拟合方式,分类器方差较高,数据过度拟合

    2017-10-18_200558

    适度拟合

    复杂程度市中,数据拟合适度的分类器,数据拟合程度相对合理,我们称之为”适度拟合”是介于过拟合和欠拟合中间的一类.

    2017-10-18_200836

    在这样一个只有x1和x2两个特征的二维数据集中,我们可以绘制数据,将偏差和方差可视化.但是在高维空间数据中,会直属局和可视化分割边界无法实现.但我们可以通过几个指标来研究偏差和方差.

    通过验证集/训练集判断拟合

    “过拟合”:训练集中错误率很低,但是验证集中错误率比验证集中高很多.方差很大.

    “欠拟合”:训练集中错误率相对比较高,但是验证集的错误率和训练集中错误率差别不大.偏差很大.

    偏差和方差都很大: 如果训练集得到的错误率较大,表示不能很好的拟合数据,同时验证集上的错误率甚至更高,表示不能很好的验证算法.这是偏差和方差都很大的情况.

    较好的情况: 训练集和验证集上的错误率都很低,并且验证集上的错误率和训练集上的错误率十分接近.

    2017-10-18_202602

    以上分析的前提都是假设基本误差很小,训练集和验证集数据来自相同分布,如果没有这些前提,分析结果会更加的复杂

    https://blog.csdn.net/u013555719/article/details/78277675

    验证集可以用在训练的过程中,一般在训练时,几个epoch结束后跑一次验证集看看效果。(验证得太频繁会影响训练速度)

    这样做的第一个好处是,可以及时发现模型或者参数的问题,比如模型在验证集上发散啦、出现很奇怪的结果啦(如无穷大)、mAP不增长或者增长很慢啦等等情况,这时可以及时终止训练,重新调参或者调整模型,而不需要等到训练结束。另外一个好处是验证模型的泛化能力,如果在验证集上的效果比训练集上差很多,就该考虑模型是否过拟合了。同时,还可以通过验证集对比不同的模型。

    模型的参数包括普通参数和超参数(与模型设计和训练有关的一些参数),利用bp只能训练普通参数,而无法“训练”模型的超参数,因此,我们设置了验证集,通过验证集的效果进行反馈,根据效果看是否需要终止当前的模型训练,更改超参之后再训练,最终得到最优的模型!

    PS: 
    1)针对超参的选择我们是根据验证集上的效果来进行调整的,因此验证集可以看做参与到“人工调参”的训练过程; 
    2)注意训练集、验证集和测试集应该服从同一数据分布,这样我们才能进行玄学调参; 
    3)测试集是可以没有的,但验证集是必须有的,如果验证集具有足够的泛化代表性,是可以不需要设置测试集的;注意测试集的存在只是为了验证我们在训练集和验证集上进行模型的超参和参数训练后,验证我们得到的模型是否具有泛化性能!

    更多: 
    深度学习中的验证集和超参数简介 
    tensorflow:训练集、测试集、验证集 
    深度学习: 验证集 & 测试集 区别 
    训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 
    深度学习中的验证集和超参数简介


    https://www.zhihu.com/question/67088399/answer/249321489

     

    https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/78170171

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  • 机器学习训练过拟合的解决办法

    千次阅读 2017-11-02 16:58:31
    过拟合 通俗一点地来说过拟合就是模型把数据学习的太彻底,以至于把噪声数据的特征也学习到了,这样就会导致在后期测试的时候不能够很好地识别数据,即不能正确的分类,模型泛化能力太差。例如下面的例子。...

    过拟合


    通俗一点地来说过拟合就是模型把数据学习的太彻底,以至于把噪声数据的特征也学习到了,这样就会导致在后期测试的时候不能够很好地识别数据,即不能正确的分类,模型泛化能力太差。例如下面的例子。


    上面左图表示size和prize的关系,我们学习到的模型曲线如右图所示,虽然在训练的时候模型可以很好地匹配数据,但是很显然过度扭曲了曲线,不是真实的size与prize曲线。


    解决方法:

    1)重新清洗数据,导致过拟合的一个原因也有可能是数据不纯导致的,如果出现了过拟合就需要我们重新清洗数据。

    2)增大数据的训练量,还有一个原因就是我们用于训练的数据量太小导致的,训练数据占总数据的比例过小。

    3)采用正则化方法。正则化方法包括L0正则、L1正则和L2正则,而正则一般是在目标函数之后加上对于的范数。但是在机器学习中一般使用L2正则,下面看具体的原因。

    L0范数是指向量中非0的元素的个数。L1范数是指向量中各个元素绝对值之和,也叫“稀疏规则算子”(Lasso regularization)。两者都可以实现稀疏性,既然L0可以实现稀疏,为什么不用L0,而要用L1呢?个人理解一是因为L0范数很难优化求解(NP难问题),二是L1范数是L0范数的最优凸近似,而且它比L0范数要容易优化求解。所以大家才把目光和万千宠爱转于L1范数。

    L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。可以使得W的每个元素都很小,都接近于0,但与L1范数不同,它不会让它等于0,而是接近于0。L2正则项起到使得参数w变小加剧的效果,但是为什么可以防止过拟合呢?一个通俗的理解便是:更小的参数值w意味着模型的复杂度更低,对训练数据的拟合刚刚好(奥卡姆剃刀),不会过分拟合训练数据,从而使得不会过拟合,以提高模型的泛化能力。还有就是看到有人说L2范数有助于处理 condition number不好的情况下矩阵求逆很困难的问题(具体这儿我也不是太理解)。

    4)采用dropout方法。这个方法在神经网络里面很常用。dropout方法是ImageNet中提出的一种方法,通俗一点讲就是dropout方法在训练的时候让神经元以一定的概率不工作。具体看下图:


    如上图所示,左边a图是没用用dropout方法的标准神经网络,右边b图是在训练过程中使用了dropout方法的神经网络,即在训练时候以一定的概率p来跳过一定的神经元。

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  • 过拟合、欠拟合及其解决方案 1、预备知识 1.1 模型选择 验证数据集:测试集不可用于模型参数的调试,所以需要从训练数据集中分离出一部分数据作为验证数据集用来调参 1.2 K折交叉验证 ...过拟合训练集上的误差小
  • 有时我们发现,模型在训练集上效果很好,但是在测试集上效果不好,这种现象称为过拟合 (二)解决办法 1.增加样本数据量 2.数据增强,人为扩展数据量 3.正则化: 正则化之所以能够降低过拟合的原因在于,正则化是...

    遇到问题:用YOLO训练自己的数据集,在训练集图片上,测试效果很好,换成测试集图片或者其他图片,测试效果极差。而且10000次就开始收敛了,然后又继续训练到50000次,这个过程Loss值一直稳定0.1左右,不再下降——经过查阅资料,最大可能性就是过拟合了。
    (一)过拟合现象
    有时我们发现,模型在训练集上效果很好,但是在测试集上效果不好,这种现象称为过拟合

    (二)解决办法
    1.增加样本数据量
    2.数据增强,人为扩展数据量
    3.正则化: 正则化之所以能够降低过拟合的原因在于,正则化是结构风险最小化的一种策略实现。 给loss function加上正则化项,能使得新得到的优化目标函数h = f+normal,需要在f和normal中做一个权衡,如果还像原来只优化f的情况下,那可能得到一组解比较复杂,使得正则项normal比较大,那么h就不是最优的,因此可以看出加正则项能让解更加简单,通过降低模型复杂度,得到更小的泛化误差,降低过拟合程度。
    4.Dropout: 在前向传播时,某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作,随机地删除网络中的一般隐藏的神经元,这样可以使模型泛化性更强,因为它不会太依赖某些局部的特征,从而解决过拟合问题 一般取值为0.3或0.5 。
    5.early stopping 在训练中计算模型在验证集上的表现,

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  • 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。常见的如下 1.训练集数据太少,很容易就...
  • 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 ...
  • SVM中如何防止过拟合

    千次阅读 2019-07-16 23:49:53
    过拟合(overfitting)表现为模型在训练集上预测效果好,在测试集上预测效果差。 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...
  • 模型在欠拟合过拟合的解决方法

    千次阅读 2020-08-07 14:51:50
    过拟合是指模型在训练集上表现很好,到了验证和测试阶段就大不如意了,即模型的泛化能力很差。欠拟合过拟合一直是机器学习训练中的难题,在进行模型训练的时候往往要对这二者进行权衡,使得模型不仅在训练集上表现...
  • 过拟合:在训练集上的loss很低,但是在测试集上的loss很高,就是过拟合。模型的泛化能力差 欠拟合:不能在训练集上获得足够低的训练误差 过拟合的解决办法: 1、权值共享:减少模型参数,减少计算量 2、...
  • 先解释下什么是过拟合现象,一般数据集会分为训练集,验证集,和测试集,如果在训练集上的正确率和验证集上的差值较大(即方差大),就可以认定训练过程出现了过拟合现象。关于过拟合现象的解决,网络上和书籍中都...
  • 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,导致在验证数据以及测试数据集中表现不佳。打个比喻就是当我需要建立好一个模型之后,比如是识别一只狗狗的...
  • 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me1.1 训练/开发/测试集对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集...
  • 过拟合得问题指的是模型在测试上的结果不好,训练误差较低但是泛化误差依然较高,二者相差较大。 解决过拟合得问题通常可以通过增加数据量,另外还可以用正则化的方法。 正则化 L2范数正则化 通常指得是L2范数正则...
  • 深度学习中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
    具体表现就是最终模型在训练集上效果好;在测试集上效果差。模型泛化能力弱。 2.过拟合产生的原因? (1)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
  • 如何解决训练网络过拟合的问题?前言一、数据1.直接采集更多的数据。2.数据增强3.数据生成二、降低模型复杂度1...判断一个训练模型过拟合,主要依据来自于,该模型在训练集上的表现很好。但是在测试集合和新数据上的...
  • 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,常常会导致模型的过拟合(overfitting)。如下图所示:  通过上图...
  • 借助于 scikit-learn 库中提供的 make_moons 工具我们可以生成任意多数据的训练集。 import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据集生成工具 import numpy as np import seaborn as sns from sklearn.datasets ...
  • 过拟合、欠拟合及其解决方案模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差模型选择验证数据K折交叉验证过拟合和欠拟合模型复杂度训练数据大小多项式函数拟合实验初始化模型参数定义、训练和测试模型三阶多项式...
  • 过拟合与欠拟合及其解决方案 ...过拟合训练集的误差远小于测试集的误差 欠拟合:模型无法得到较小的训练误差 其主要讨论模型复杂度和数据及大小,常用多项式拟合实验来观察比较训练误差和泛化误差 3 过拟合
  • 作者 |Abhinav Sagar翻译|陈超校对|王琦来源 | 数据派THU(ID:DatapiTHU)(*点击阅读原文,查看作者更多精彩文章)本文介绍了5种在训练神经网络中避...
  • ​ ⼀般来说,如果训练数据集中样本数少,特别是⽐模型参数数量(按元素计)更少时,过拟合更容易发⽣。此外,泛化误差不会随训练数据⾥样本数量增加⽽增⼤。因此,在计算资源允许的范围之内,我们通常
  • 解决训练过拟合的方法

    千次阅读 2018-06-02 18:58:20
    这个内容大家可以看看吴恩达老师的视频和别人写的吴恩达老师课程的笔记,我觉得老师讲的非常好,笔记地址...解决过拟合的方法:1.正则化,但是它为什么可以解决过拟合问题呢?首先它是在代价函数中加入了一项函数,...
  • 可能导致这两种拟合问题的因素有很多,比如模型复杂度和训练集大小. 模型复杂度 随着模型复杂度增加,训练误差波动降低,平均训练误差降低趋向于0,而测试误差波动上升,平均测试误差先降低后升高。这个现象说明训练...
  • L2正则化训练的原理:在Loss中加入(乘以系数λ的)参数w的平方和,这样训练过程中就会抑制w的值,w的(绝对)值小,模型复杂度低,曲线平滑,过拟合程度低(奥卡姆剃刀),参考公式如下图: (正则化是不阻碍你去...
  • 过拟合处理方法

    2021-01-06 22:02:51
    过拟合处理方法 – 增加数据 这是我用三阶函数拟合,但是只给定两个数据训练。可以看出来拟合不好,特点是train的loss能降下去,但是test效果不好。解决方法之一是增加数据 我将数据增加到4个: 效果好了...
  • 通过增加数据改善过拟合

    千次阅读 2018-05-07 22:02:47
    一 实例描述通过增加数据的方式来改善过拟合情况,这里每次循环生成1000个数据。二 代码import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.utils import shuffle from ...
  • 通俗来讲,前者指模型在训练数据上表现出的误差,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的损失函数,例如线性...
  • YOLOv3训练过拟合问题

    千次阅读 2019-03-23 15:48:46
    在训练YOLOv3的时候用了4个类别...但是在训练集和测试集分别测试mAP的时候缺出现了很大的差距。 val result: class name: bus ('ap', 0.22807790544644976) class name: car ('ap', 0.63199984246435803) class name...
  • 例如,我们可以从给定的训练集中随机选取一小部分作为验证集,而将剩余部分作为真正的训练集。 K折交叉验证 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...

空空如也

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训练集过拟合