3.1 过拟合、欠拟合及解决方案训练误差（training error）：模型在训练数据集上表现出的误差；泛化误差（generalization error）：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望；（泛化样本是指除训练样本之外的all）验证集：用于调参过拟合、欠拟合如下图所示：L2范数正则化（regularization）：在模型原损失函数加上L2范数惩罚项（权重参数W中每个元素平方和与
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2024-01-25 16:52:21
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目录解决过拟合的方法（如CNN）：1.数据增强2.丢弃（Drop out）：3.L1/L2 Regularization4.使用Batch_Normalization5.早停法 （Early Stopping）：其他 解决过拟合的方法（如CNN）：过拟合Overfitting问题是CNN模型经常遇到的问题，整理一下常用的解决方法。。1.数据增强解决过拟合最直接的办法就是获取和使用更多的数据集，让
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2023-08-12 17:04:45
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1.过拟合和欠拟合过拟合是指在验证数据上模型的准确性将达到峰值，然后停滞或开始下降。过度拟合训练数据。学习如何应对过度拟合非常重要。尽管通常可以在训练集上达到高精度，但是我们真正想要的是开发能够很好地推广到测试集（或之前未见的数据）的模型。如下图： 欠拟合是指模型仍有改进空间，如果模型不够强大，模型过于规范化，或者仅仅是没有经过足够长时间的训练。而在机器学习过程中经常面对和需要解决的是
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2023-11-28 06:24:35
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为了便于学习进行整理和记录，侵权删除什么是过拟合？模型对训练集样本学的“太好”，没有尽可能学出适用于所有潜在样本的"普遍规律"，从而导致在出现新样本的时候不能够做出正确的判断。 过拟合的表现：模型在训练集上的误差很小，在测试集上误差很大过拟合的危害？ 过拟合的模型是一种完全记忆性的模型，不能被一般化，没有应用价值。也可看作是一个过度复杂的模型，这种模型往往会利用看似正确实则无用
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2023-11-28 13:36:14
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在机器学习或者深度神经网络中经常会出现
原创
2022-08-09 13:44:29
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简单来说，欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况；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。欠拟合和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良好，在验证集以及测试集上也要有出色的预测能力。下面对解决欠拟合和过拟合的一般方法作一总结，说明大致的处理方向，具体应用还得结合实际
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2024-01-05 20:57:30
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利用BP神经网络进行函数拟合摘要关键词问题描述算法设计结果分析与讨论结论Python源代码 摘要数据拟合是在假设模型结构已知的条件下最优确定模型中未知参数使预测值与数据吻合度最高，本文选取线性项加激活函数组成一个非线性模型，利用神经网络算法最优确定模型中的未知参数，利用随机搜索的方式确定函数模型，从而达到很好的拟合效果关键词BP神经网络 随机搜索 随机重启 参数优化 数据拟合 RELU问题描述数
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2023-09-28 20:58:23
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1 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN），在此简单的介绍一下 自己的理解。卷积神经网络与普通神经网络的区别在于：卷积神经网络比神经网络多包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的
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2023-10-19 21:07:41
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第一：过拟合来源。关于过拟合是源于模型对于数据的适配性的问题。如果模型容易拟合比较震荡的函数而且数据的随机误差比较大，这个时候就容易发生过拟合现象,也导致了泛化性能不好。泛化性能差就是说在训练集上效果好但是在测试集上效果差。但是泛化性能差有很多可能：1.数据量不够，不足以拟合完整的模型。2.训练集和测试集事实上处于不同的区域，可以去检查训练集任意一点和测试集数据任意一点之间的交叉平均距离，以及训练
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2023-11-10 12:24:28
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BP神经网络的非线性曲线拟合和预测（未完）曲线拟合常用到polyfit(多项式拟合函数)、lsqcurvefit(非线性拟合函数)、BP神经网络 其中lsqcurvefit需要特定的函数表达式而BP神经网络不要 曲线拟合有个好用的软件 1stopt1.简单实例根据已知工资数值来预测工资走向P=[566 632 745 755 769 789 985 1110 1313 1428 1782 1
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2023-12-11 21:06:42
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tensorflow所构建的体系是清楚明了的，所以我们只需要在其提供的默认图上添加各种op，然后执行相应的op即可下面的这个例子将从拟合一维函数的角度对tensorflow编程进行一个简单的介绍1.编程思路在区间[-5, 5]内随机生成若干个点，作为函数的自变量采样点序列x，然后手动生成这个自变量序列所对应的函数值序列y，这个序列要加上噪声。# 首先生成x坐标数据
x = np.float32(n
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2024-01-11 12:12:11
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本文将继续介绍神经网络优化过程中可能遇到的一些问题，以及解决这些问题的常用方法。在训练复杂神经网络模型时，过拟合是一个非常常见的问题。本文介绍解决这个问题的主要方法。 所谓过拟合，指的是当一个模型过为复杂之后，它可以很好地“记忆”每一个训练数据中随机噪音的部分而忘记了要去“学习”训
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2023-12-25 11:11:55
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我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。 在这篇文章中，我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回归数据。我们将用Keras回归和序列模型本身这两种方法检查模型。该教程涵盖了以下内容。准备数据定义模型用KerasRegressor进行拟合（准确度检查和结果的可视化）用序列模型进行拟合（准确度检查和结果可视化）。我们将从加载所需
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2023-09-05 21:01:42
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在神经网络训练中常会出现过拟合、欠拟合、梯度消失、梯度爆炸等现象。过拟合即为模型训练的效果太好，模型在训练集上的准确率大于在测试集上的准确率。通常原因有以下几点：（1）模型过于复杂，模型在很早在训练集上收敛，而在测试集上准确率较低。（2）训练时间太长，导致模型过拟合。常用的避免过拟合的方法：1、正则化方法L1和L2。L!正则化对权重的绝对值进行加和公式如下：L2正则化则是对Wi的平方进行加和*1/
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2023-09-22 15:48:49
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文章目录五、在MINST-FASHION上实现神经网络的学习流程1 导库，设置各种初始值2 导入数据，分割小批量3 定义神经网络的架构4 定义训练函数5 进行训练与评估六、简介版 五、在MINST-FASHION上实现神经网络的学习流程本节课我们讲解了神经网络使用小批量随机梯度下降进行迭代的流程，现在我们要整合本节课中所有的代码实现一个完整的训练流程。首先要梳理一下整个流程： 1）设置步长lr
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2023-10-18 12:04:51
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TensorFlow是Google开源的一个深度学习框架，之前接触过一些但是没有好好的深入了解，从这篇文章开始记录自己所学到的知识。本次主要记录一个简单的例子，以后会慢慢深入，包括多层神经网络，卷积神经网络，循环神经网络，自编码网络，深度神经网络和对抗神经网络。实例描述假设有一组数据集，其中x与y的对应关系为：y = 3x + 0.5。我们想让神经网络学习这些样本，并从中找到这个规律，通俗来说就是
在之前的笔记中，我记录过《神经网络的代价函数及反向传播算法》，以及使用BP算法（反向传播算法）的一点细节。这篇笔记想简短地总结记录一下训练并优化神经网络的几个步骤：第零步：之所以写了个第零步，是想记录一下如何搭建神经网络，毕竟要先有网络才能谈后续的训练和优化。关于构建问题之前也有过记录：《神经网络的模型构建》。输入层的单元个数取决于特征个数，也就是 ；输出层的单元个数取决于训
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2023-12-11 21:00:45
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前言 本篇博客主要以神经网络拟合数据这个简单例子讲起，然后介绍网络的保存与读取，以及快速新建网络的方法。一、神经网络对数据进行拟合import torch
from matplotlib import pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
# 自定义一个Net类，继承于torch.nn.Module类
# 这个神经网络的设计是只有一层隐含层
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2023-08-14 08:35:56
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使用神经网络拟合数据1. 人工神经网络1.1 神经网络和神经元神经网络：一种通过简单函数的组合来表示复杂函数的数学实体。 人工神经网络和生理神经网络似乎都使用模糊相似的数学策略来逼近复杂的函数，因为这类策略非常有效。这些复杂函数的基本构件是神经元。其核心就是给输入做一个线性变换（如乘以一个权重再加上一个常数作为偏置），然后应用一个固定的非线性函数，即激活函数。 比如: w和b就是要学习的参数，wx
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2023-08-30 20:39:32
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省流宽的神经网络容易过拟合，深的神经网络更能够泛化。想要读懂这篇文章，你需要知道什么是神经网络的深度：神经网络的层数，更确切地说，隐藏层数什么是神经网络宽度：在一个层上，神经元的数量
深度为2，宽度为6的神经网络
为什么激活函数如sigmoid可以拟合理论上所有的函数： 因为sigmoid、relu等激活函数非线性的特点，将激活层上不同的sigmoid函数相加，能够近似各种复杂的
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2023-09-11 20:49:59
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