神经网络之过拟合与欠拟合
往期回顾
[1]. 面试之深度学习中的过拟合问题
[2]. 过拟合 (Overfitting)及其解决方法
欠拟合(梯度消失)
梯度消失: 根源在于激活函数,每次的求导,使得梯度的计算随着层数的增加而呈现指数级的递减趋势。离输出层越远,梯度减少的越明显。
而为了防止神经网络在训练过程中梯度消失的问题,一般采用合理的激活函数,如ReLU ,maxout来取代传统的sigmoid函数。
过拟合(梯度爆炸)
过拟合 一般指的是在模型选择的过程中,选择的模型参数过多,导致对训练数据的预测很好,但对未知数据的预测很差的现象。
在深度神经网络中,网络的层数更深,训练的样本往往更少的情况下,会使得过拟合现象更加严重。Dropout结合单模型和多模型的优点,能够很好地解决过拟合问题。
Dropout的思想 是每一层迭代的过程中,会随机让网络某些节点(神经元)不参与训练,同时把这些暂时丢弃的神经元的相关的所有边全部去掉,相应的权重不会在这一次迭代中更新,每次迭代训练都会重复这个操作。而丢掉的神经元只是暂时不更新,下一次迭代会重新参与随机化的Dropout。
神经网络之过拟合与欠拟合相关推荐
- 动手学深度学习-过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶
一.过拟合.欠拟合及其解决方案 前序知识点 模型选择 正则化:添加参数的惩罚项,防止过拟合.有L2正则化与L1正则化. 奥卡姆剃刀原则:有多个假设模型时,应该选择假设条件最少的. 模型的泛化能力:指模 ...
- Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶
写这个名字有一点标题党的意思哈,为了能够被搜索引擎检索到.下面进入正题,主要是以描述性语言加代码的形式说出我目前的理解,可能在理解过程中会有偏差,请见谅哈. 过拟合和欠拟合: 过拟合,顾名思义,就是模 ...
- 过拟合解决方法python_《python深度学习》笔记---4.4、过拟合与欠拟合(解决过拟合常见方法)...
<python深度学习>笔记---4.4.过拟合与欠拟合(解决过拟合常见方法) 一.总结 一句话总结: 减小网络大小 添加权重正则化 添加 dropout 正则化 1.机器学习的根本问题? ...
- 动手学深度学习(PyTorch实现)(三)--过拟合与欠拟合
过拟合与欠拟合 1. 过拟合与欠拟合 1.1 训练误差和泛化误差 1.2 模型选择 1.2.1 验证数据集 1.2.2 K折交叉验证 1.3 过拟合与欠拟合 1.3.1 模型复杂度 1.3.2 训练数 ...
- 【AI面试题】过拟合和欠拟合
1. 在模型评估过程中,过拟合和欠拟合具体指什么现象 过拟合是指模型对于训练数据拟合呈过当的情况,反映到评估指标上,就是模型在训练集上的表现好,但是在测试集和新数据上的表现较差.欠拟合指的是模型在训练 ...
- 机器学习中的过拟合与欠拟合
目录 一.什么是过拟合与欠拟合 二.原因及解决方法 三.正则化类别 四.拓展-原理 问题:训练数据训练的很好啊,误差也不大,为什么在测试集上面有 问题呢? 当算法在某个数据集当中出现这种情况,可能就出 ...
- 深度学习的过拟合与欠拟合问题的介绍与解决方案
文章目录 过拟合与欠拟合 一.神经网络模型的表现能力 二.欠拟合 三,过拟合 四,过拟合的解决方法 针对数据集的处理: 针对降低模型的复杂度的处理: 另一种常见的方法--Dropout 针对动量的处理 ...
- 【机器学习】过拟合与欠拟合
我们在训练机器学习模型或者深度学习神经网络中经常会遇到过拟合与欠拟合的问题,接下来就对这两个问题进行简单介绍,并举出几种相应的解决办法. 1.过拟合与欠拟合 过拟合是指训练数据上能够获得比其他假设更好 ...
- 模型优化中的过拟合与欠拟合
知识点:过拟合.欠拟合,以及它们与正则化的权重.模型参数的复杂度.和训练集样本数的关系图 转载:http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/493 ...
- 机器学习基础概念——过拟合和欠拟合
欢迎关注,敬请点赞! 机器学习基础概念--过拟合和欠拟合 1. 基本概念 1.1 偏差和方差 2. 欠拟合和过拟合 2.1 学习曲线 2.2 复杂程度曲线 2.3 支持向量机的过拟合和欠拟合 2.4 ...
最新文章
- bzoj29894170数列——二进制分组+主席树
- resin安装与配置
- 五个计算机软件,近五个交易日计算机软件概念股市复盘(4月19日)
- 数据中心调试的重新思考
- js 返回上一页面_构建大型 Vue.js 项目的10条建议
- 企业非法集资风险预测_2020CCF--企业非法集资风险预测83.35baseline
- 属性加密技术及基于属性的ABE算法的访问控制技术介绍
- 用Flink取代Spark Streaming!知乎实时数仓架构演进
- 比特精灵最新稳定版v3.6.0.401(转)
- linux小白-基础命令-cd
- Mysql count 的多种使用方式性能比较
- oracle 报错3113,内存不足导致安装时报错ORA-3113(一)
- Unity3d面向英特尔 x86 平台的 Unity* 优化指南: 第 2 部分
- java遍历map集合_Java中遍历Map集合方式
- 鸟哥的linux私房菜中推荐的linux学习网站
- 烽火JAVA面试题目
- 飞鱼星行为管理路由器【限制视频】方法(网页+客户端)
- python第五章模块总结
- 电动自行车UL认证安全标准UL2849
- 电脑壁纸软件(Bing Wallpaper)
热门文章
- 配置了yml文件但是提示cannot resolve property XXX
- CVPR2022:将X光图片用于垃圾分割,探索大规模智能垃圾分类
- 斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第11讲 - NLP中的卷积神经网络(NLP通关指南·完结)
- 浙江大学计算机系81级同学会,无线电系64级校友毕业50周年聚会
- 就现在!体验高科技的虚拟孪生
- we8iso8859p1 java_jdbc连oracle数据库,输出到页面上是乱码,请问怎么解决?
- 今日指数项目之证券业务知识介绍【一】
- greenplum使用总结之常用SQL及函数
- 行级锁,表级锁,乐观锁,悲观锁简介
- 小程序微信小程序设计注册页面