56层只要把前20层参数河这个20层的参数一样，后面36层就什么都不做，只复制前一层的输出就好；所以56层一定可以做大20层的network做的事情；56层比20层的弹性更大，多以没有道理做的没有20层的好。所以此处不是overfitting，也不是model bias,因为56层network弹性 ...
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2021-06-13 10:19:25
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Regularization Deep Learning models have so much flexibility and capacity that overfitting can be a serious problem，if the training dataset is not big ...
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2020-06-09 18:29:42
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作者从detector的overfitting at training/quality mismatch at inference问题入手，提出了基于multi stage的Cascade R CNN，该网络结构清晰，效果显著，并且能简单移植到其它detector中，带来2 4%的性能提升 论文: ...
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2020-03-27 10:59:14
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Early attempts at explaining this phenomenon focused on nonlinearity and overfitting. We argue instead that the primary cause of neural networks’ vuln ...
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2020-02-13 00:15:25
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局部加权回归（ locally weighted regression ） 特征选择问题：underfitting,overfitting parametric learing algorithm:有固定数目的参数以用来数据拟合的算法； Non parametric learing algorith ...
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2020-01-29 18:23:37
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1.过拟合 然能完美的拟合模型，但是拟合出来的模型会含有大量的参数，将会是一个含有大量参数的非常庞大的模型，因此不利于实现 1.1解决过拟合的方法 1.1.1 特征选择，通过选取特征变量来减少模型参数等 1.1.2 正则化 欠拟合 对于模型拟合的不太到位，导致误差很大。 泛化能力 一个模型用到新样本 ...
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2020-01-26 16:01:29
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Problem with Large Weights Large weights in a neural network are a sign of overfitting. A network with large weights has very likely learned the stati ...
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2020-01-05 09:33:28
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一、The Problem of Overfitting 欠拟合（high bias）：模型不能很好地适应训练集； 过拟合（high variance）：模型过于强调拟合原始数据，测试时效果会比较差。 处理过拟合： 1、丢弃一些特征，包括人工丢弃和算法选择； 2、正则化：保留所有特征，但减小参数的值 ...
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2020-01-01 23:59:17
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1.欠拟合(underfitting)与过拟合(overfitting) 在机器学习中，我们的主要思想是通过对数据集的学习来生成我们的假设模型。在对数据集进行拟合的过程中，我们可能会遇到欠拟合和过拟合的问题。以身高预测的例子为例，这里给出7 18岁男生的身高标准（数据来源： "7 岁～18 岁儿童青 ...
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2019-11-09 21:57:11
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是什么 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，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集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。 为什么 为什么要解决过拟合现象？这是因为我们拟合的模型一 ...
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2019-10-26 20:43:49
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