Reference Overfitting definition The reason of the overfiting How to avoid the overfitting Dropout： 就是让神经网络在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率P，让他停止工作，也就是将这个神经元 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-22 15:40:10
阅读次数：
112
1、根据神经网络建立模型的复杂度和数据模型真正复杂度之间的相对大小，其主要存在三种情况：(1)欠拟合:underfitting (2)相对准确 (3)过拟合：overfitting 图2、一般情况下在不知数据模型复杂度的情况下，很容易出现建立模型过拟合的情况，这是因为原始数据中本身存在一些噪声数据， ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-11 20:39:00
阅读次数：
153
这篇论文提出了AlexNet，奠定了深度学习在CV领域中的地位。 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强 减小过拟合(Reducing Overfitting) 动机：由于整个网络拥有6000万个参数；尽管ILSVRC的1000个类使得每个训练示例对从图像到标签的映射施加10位 ...
分类：
Web程序 时间：
2019-08-18 13:21:44
阅读次数：
94
Dropout 解决 overfitting overfitting也被称为过度学习，过度拟合。他是机器学习中常见的问题。 图中的黑色曲线是正常模型，绿色曲线就是overfitting模型。尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据，但是并没有描述数据的整体特征，对新测试的数据适应性比较差。 举个Re ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-05 18:37:48
阅读次数：
87
Underfitting (欠拟合） Overfitting (过拟合） 解决拟合的方法 线性回归正则化 欠拟合/高偏差（high bias） 过拟合/高方差（high variance） 过拟合与欠拟合也可以用 Bias 与 Variance 的角度来解释，欠拟合会导致高 Bias ，过拟合会导致 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-03-31 16:56:50
阅读次数：
269
过度拟合（overfitting）是指数据模型在训练集里表现非常满意，但是一旦应用到真实业务实践时，效果大打折扣；换成学术化语言描述，就是模型对样本数据拟合非常好，但是对于样本数据外的应用数据，拟合效果非常差。在我们数据分析挖掘业务实践中，就是“模型搭建时表现看上去非常好，但是应用到具体业务实践时， ...
分类：
其他好文 时间：
2018-12-08 19:16:46
阅读次数：
211
1. 防止过拟合的方法有哪些？ 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。 产生过拟合问题的原因大体有两个：训练样本太少或者模型太复杂。 防止过拟合问题的方法： （1）增加训练数据。 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-03 23:15:09
阅读次数：
349
来源：https://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html 1. The Problem of Overfitting （1） 还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-10-31 15:40:55
阅读次数：
142
如何提高深度学习性能20 Tips, Tricks and Techniques That You Can Use ToFight Overfitting and Get Better GeneralizationHow can you get better performance from you... ...
分类：
其他好文 时间：
2018-10-12 23:42:59
阅读次数：
242
为了应对神经网络很容易过拟合的问题，2014年 Hinton 提出了一个神器， **Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting ** (original paper: http://jmlr.org/papers ...
分类：
其他好文 时间：
2018-09-30 16:45:34
阅读次数：
219
