模型过拟合问题

阿童木-atom 2023-01-13 00:12:38

课时名称	课时知识点
模型过拟合问题

...全文

87 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

六种方法帮你解决模型过拟合问题深度学习初学者2022-03-24 14:00 作者丨Mahitha Singirikonda 来源丨机器之心编辑丨极市平台导读在机器学习中，过拟合（overfitting）会使模型的预测性能变差，通常发生在模型过于复杂的情况下，如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。正如巴菲特所言：「近似的正确好过精确的错误。」在机器学习中，如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点，那么该模型就被认为是过拟合。该模型提供的答案..

深度学习模型过拟合问题解决办法模型过拟合 在这里插入图片描述如上图所示拟合曲线 (1)图一的拟合较为简单，不能很好的反应出变化关系，欠拟合 (2)图二的拟合较好，可以很好的表达变化关系 (3)图三的拟合较为复杂，常用不能很好的预测以后的变化趋势），为过拟合情况产生过拟合的原因：观察值与真实值存在偏差训练样本的获取，本身就是一种抽样。抽样操作就会存在误差，也就是你的训练样本取值 X， X = x(真值) + u（随机误差)，机器学习的优化函数多为 min Cost函数，自然就是尽可能的拟合

↓↓↓点击关注，回复资料，10个G的惊喜点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨Mahitha Singirikonda来源丨机器之心导读在机器学习中，过拟合（overfitting）会使模型的预测性能变差，通常发生在模型过于复杂的情况下，如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。正如巴菲特所言：「近似的正确好过精确的错误。」在机器学习中，如果...

在机器学习和深度学习中，过拟合是一种常见的现象，它指的是模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。本文将深入探讨过拟合的表现、判断以及解决过拟合的关键方法。过拟合是指模型过于复杂或样本过少，导致模型在训练数据集上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。过拟合使模型对于训练样本中的噪声和个别样本的特征过于敏感，从而在新数据上的预测效果不佳。早停是一种简单而有效的解决过拟合的方法，它通过在验证集的性能开始下降时停止训练，防止模型过度拟合训练数据。，减少模型对于噪声和随机特征的依赖，降低过拟合的风险。

赵建亭的课程社区_NO_1

1

社区成员

20

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章