精华内容
下载资源
问答
  • 卷积神经网络减小过拟合方法

    千次阅读 2017-08-08 19:46:42
    卷积神经网络减小过拟合方法 防止过拟合的方法有三类:(1)人为增加数据集;(2)正则化;(3)Dropout。 人为增加数据集 在原有在训练图像识别的深度神经网络时,使用更多的图像数据集训练的模型会使训练的...

    卷积神经网络减小过拟合方法


    防止过拟合的方法有三类:(1)人为增加数据集;(2)正则化;(3)Dropout。

    人为增加数据集

    在原有在训练图像识别的深度神经网络时,使用更多的图像数据集训练的模型会使训练的网络具有更好地泛化性能,减小过拟合。
    增加图像数据集的方法是对原始图片进行旋转、镜像。

    正则化

    正则化有两种方法:L1正则化和L2正则化。

    1、L1正则化

    在原有代价函数基础上加一项

    假设原始代价函数是C0,则代价函数公式变成:

    梯度公式变成:

    在优化时使weight变得sparse,最后只使用输入重要部分的sparse子集,对“噪声”具有不变性。即产生一个sparse模型,可以用于特征选择。
    当一个特定的权重绝对值|w|很大时,L1规范化权重缩小比L2要小;当一个特定的权重绝对值|w|很小时,L1规范化权重缩小量比L2要大。最终的结果就是:L1规范化趋向于将网络的权重在相对少量的高重要度连接上,而其他权值就会向0 接近。

    2、L2正则化 在原有代价函数基础上加一项


    假设原始代价函数是C0,则代价函数公式变成:

    梯度公式变成:

    L2正则化使权值更加分散,更加小,尽量使用所有的输入(权值和所有输入相乘)而不是只用到一部分输入,模型rubost更强。可以防止模型过拟合。

    如果参数分散不均匀,有的参数很大有的很小会使得几个输入特征就严重影响结果,几个特征占据了主要部分。比如,线性回归中,如果参数有的参数很大,只要数据偏移一点点,就会对结果很大影响。

    原理:小的权重在某种程度上,意味着更低复杂性,也就对数据给出了一种更简单却更强大的解释。更小的权重意味着网络的行为不会因为我们的随便改变一个输入而改变太大。这会让规范化的网络学习局部噪声的影响更加困难。对比看,大的权重的网络困难会因为输入的微小改变而产生比较大的行为改变。所以一个无规范化的网络可以使用大的权重来学习包含训练数据中的噪声的大量信息的复杂模型。简言之,规范化网络受限于根据训练数据中常见的模式来构造相对简单的模型,而能够抵抗训练数据中的噪声的特性影响。

    Dropout

    这是一种比较有效的防止过拟合的方法。训练中只保留一部分数量的神经元p。测试时没有dropout。

    (1) 由于随机的让一些节点不工作了,因此可以避免某些特征只在固定组合下才生效,有意识地让网络去学习一些普遍的共性(而不是某些训练样本的一些特性)
    (2) Bagging方法通过对训练数据有放回的采样来训练多个模型。而Dropout的随机意味着每次训练时只训练了一部分,而且其中大部分参数还是共享的,因此和Bagging有点相似。因此,Dropout可以看做训练了多个模型,实际使用时采用了模型平均作为输出


    由于dropout可以用两种方法变换权值的尺度:一种是在测试时变换,乘以p;另一种是在训练时变换尺度,除以p。一般用在训练时变换尺度,因为测试时变换尺度(乘以p)会消耗计算时间,测试时间比较重要。
    dropout只针对全连接层,卷积层有相当的先天的对于过拟合的抵抗。原因是共享权值意味着卷积滤波器强制从整个图像中学习。这使他们不太可能去选择在训练数据汇总的局部特质。



    展开全文
  • 为什么正则化可以减小过拟合

    千次阅读 2017-08-02 19:58:59
    正则化 过拟合

    先记录一下吧,日后再整理。

    1cs231n课程笔记

    这里写图片描述

    2吴恩达老师课程笔记

    特征变量过多会导致过拟合,为了防止过拟合会选择一些比较重要的特征变量,而删掉很多次要的特征变量。但是,如果我们实际上却希望利用到这些特征信息,所以可以添加正则化项来约束这些特征变量,使得这些特征变量的权重很小,接近于0,这样既能保留这些特征变量,又不至于使得这些特征变量的影响过大。

    3知乎回答

    这里写图片描述

    相当于加入了先验知识(这一条我并不懂)

    展开全文
  • cnn减小过拟合减小泛化误差(测试误差),提高泛化能力的方法 1、数据增强,少数据导致欠拟合少数据和复杂的网络结构导致过拟合。 2、正则化策略,引入参数惩罚项,如l1范数和l2范数。 3、引入dropout,随机...

    cnn减小过拟合,减小泛化误差(测试误差),提高泛化能力的方法

    1、数据增强,过少数据导致欠拟合,过少数据和复杂的网络结构导致过拟合。
    2、正则化策略,引入参数惩罚项,如l1范数和l2范数。
    3、引入dropout,随机失活神经元,简化网络结构,也属于正则化策略。
    4、使用BN算法(Batch Normalnization),使数据变成(0~1)的正态分布,用了这步可不用dropout。
    5、提前终止训练。

    展开全文
  • 拟合就是所谓的模型对可见的数据过度自信, 非常完美的拟合上了这些数据, 如果具备过拟合的能力, 那么这个方程就可能是一个比较复杂的非线性方程 , 正是因为这里的 x^3 和 x^2 使得这条虚线能够被弯来弯去, 所以整个...

    在这里插入图片描述
    拟合就是所谓的模型对可见的数据过度自信, 非常完美的拟合上了这些数据, 如果具备过拟合的能力, 那么这个方程就可能是一个比较复杂的非线性方程 , 正是因为这里的 x^3 和 x^2 使得这条虚线能够被弯来弯去, 所以整个模型就会特别努力地去学习作用在 x^3 和 x^2 上的 c d 参数. 但是我们期望模型要学到的却是这条蓝色的曲线. 因为它能更有效地概括数据.而且只需要一个 y=a+bx 就能表达出数据的规律. 或者是说, 蓝色的线最开始时, 和红色线同样也有 c d 两个参数, 可是最终学出来时, c 和 d 都学成了0或者很小的数。

    展开全文
  • 减少过拟合的方法总结

    千次阅读 2020-06-15 11:17:01
    过拟合 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 解决方法 1.增加样本数据量 2.数据增强,人为扩展数据量 3.L2正则 4.Dropout 5.early stopping机制
  • 减少过拟合(高方差)的方法

    千次阅读 2018-03-29 17:40:30
    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工作不好。...
  • 在解决实际问题的过程中,我们会倾向于用复杂的模型来拟合复杂的数据,但是使用复杂模型会产生过拟合的风险,而正则化就是常用的减少过拟合风险的工具之一。 过拟合 过拟合是指模型在训练集上误差很小,但是在测试...
  • ♣题目部分 1、以下哪些技术可用于减少方差(减少过拟合)? A.梯度消失B.数据扩充C.DropoutD.梯度检查E.Xavier初始化...
  • #训练时,传入的数值后面加入 sess.run(train_step, feed_dict={xs: X_train, ys: y_train, keep_prob: 0.5})#传入值时,保留0.5
  • 岭回归-减少过拟合问题

    千次阅读 2018-06-27 17:39:35
    过拟合会在变量过多同时少的训练时发生,我们有两个选择,一是减少特征的数量,二是正则化,今天我们来重点来讨论正则化,它通过设置惩罚项让参数θ足够小,要让我们的代价函数足够小,就要让θ足够小,由于θ是...
  • 为了将过拟合的模型变为正好(Just Right),从图中直观上来看,只需要减小高次项的权重。 如果我们的正则化系数(lambda)无穷大,则权重w就会趋近于0。权重变小,激活函数输出z变小。z变小,就到了激活函数的线性...
  • 深度学习1:减小过拟合的方式

    千次阅读 2019-08-28 22:42:29
    因为数据量的限制以及训练参数的增多,几乎所有大型卷积神经网络都面临着过拟合的问题,目前常用的防止过拟合的方法有下面几种:  1、data augmentation: 所有的过拟合无非就是训练样本的缺乏和训练参数的增加。...
  • 为什么正则化有利于预防过拟合,为什么它可以减少方差问题? 下面通过两个例子来直观体会。 下面的图中,左图是高偏差,右图是高方差,中间的是just right 现在我们来看看一个庞大的深度拟合神经网络,...
  • 深度学习之减少过拟合的可能性

    万次阅读 2017-04-22 17:13:17
    防止过拟合的处理方法 过拟合   我们都知道,在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候,因为在统计学习中,假设数据满足独立同分布(i.i.d,independently and identically distributed),即当前已产生的数.....
  • 成本函数添加的正则项用来降低权值。其中超参数值越大,w值越小,根据z=wx+b,z的值也会相对较小,在选取的激活函数中,g(z)几乎是线性函数,而线性函数求解是简单的,不会出现过拟合的现象。 ...
  • 神经网络要做的就是减少J,因此我们在选择工具来优化J时,只要关注w和b使得J(w,b)更小即可,然后预防过拟合还有其他任务即换句话说就是减少方差,这一步就使用另一套工具来实现。这种思想叫做“正交化”,就是在...
  • 什么是过拟合过拟合也就是泛化能力差。 怎么判断是不是过拟合? 训练时准确率高,验证时准确率低。 过拟合产生的原因: 1.神经网络的学习能力强,复杂度过高。 2.训练时间太久。 3.激活函数不合适。 4....
  • 过拟合

    2015-08-18 22:34:40
    过拟合的原因,影响因素及减小过拟合的方法
  • 过拟合以及如何防止过拟合

    千次阅读 2019-02-22 21:20:43
    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...
  • 防止过拟合方法

    2020-05-11 22:29:26
    1 L1和L2正则化,具体参考...2 Dropout过拟合,假设dropout=0.8,意味着有0.2的概率丢失神经元,这样可以减少非线性,减少过拟合;其在训练前向计算的时候,如果keep_prop=0
  • 过拟合拟合

    2020-12-25 23:03:53
    拟合 ... 减少正则化参数,正则化的目的是用来防止过拟合的,但是模型出现了欠拟合,则需要减少正则化参数 使用非线性模型,比如核SVM 、决策树、深度学习等模型 调整模型的容量(capacity),通俗地,
  • 防止过拟合以及解决过拟合

    千次阅读 2016-03-03 11:16:44
    过拟合为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。 “一个配的模型试图连误差(噪音)都去解释(而实际上噪音又是不需要解释的),导致泛化能力比较差,显然就过犹不及了。” 这句话很好的诠释了过拟合...
  • 过拟合问题

    2021-01-15 20:40:55
    1、过拟合问题  欠拟合:根本原因是特征维度少,模型过于简单,导致拟合的函数无法满足训练集,误差较大;  解决方法:增加特征... 减少过拟合总结:过拟合主要是有两个原因造成的:数据太少+模型太复杂  ...
  • 过拟合与欠拟合

    2019-08-20 10:04:17
    过拟合(overfitting)与欠拟合(underfitting): 场景描述: 在模型评估与调整的过程中,往往会遇到“过拟合”或“欠拟合”的情况。如何有效地识别“过拟合”和“欠拟合”现象,并有针对性进行模型调整,是不断改进...
  • 过拟合和欠拟合

    2019-10-28 15:00:44
    图解欠拟合过拟合 1)横轴为训练样本数量,纵轴为误差 欠拟合:高偏差 过拟合:高方差 2)横轴为模型复杂度,纵轴为误差 A:欠拟合;C:过拟合;B:模型正常 3)横轴为正则项系数,纵轴为误差 ​​​...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 81,329
精华内容 32,531
关键字:

如何减小过拟合