使用 PyTorch 进行 K 折交叉验证

领域专家: 人工智能技术领域

2023-12-05 08:58:14

使用 PyTorch 进行 K 折交叉验证-CSDN博客

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过拟合、欠拟合 1、在数据不够多的时候，k折交叉验证是一种常用的验证方法。 2、过拟合是指训练误差达到一个较低的水平，而泛化误差依然较大。欠拟合是指训练误差和泛化误差都不能达到一个较低的水平。发生欠拟合的时候在训练集上训练误差不能达到一个比较低的水平，所以过拟合和欠拟合不可能同时发生。 3、模型复杂度低容易导致欠拟合；训练数据集小容易导致过拟合；过拟合还可以使用权重衰减和丢弃法来缓解，即使在一个比较小的数据集上使用了权重衰减和丢弃法之后也能够达到一个比较好的效果。 4、L2范数正则化在损失函数的基础上添加了L2范数惩罚项；丢弃法通过随机丢弃层间元素，使模型不依赖于某一个元素来应对过拟合的

学习器在测试集上的误差我们通常称作“泛化误差”。要想得到“泛化误差”首先得将数据集划分为训练集和测试集。那么怎么划分呢？常用的方法有两种，k折交叉验证法和自助法。介绍这两种方法的资料有很多。下面是k折交叉验证法的python实现。 ##一个简单的2折交叉验证 from sklearn.model_selection import KFold import numpy as np X=np.array([[1,2],[3,4],[1,3],[3,5]]) Y=np.array([1,2,3,4]) KF=KFold(n_splits=2) #建立4折交叉验证方法查一下KFold函数的参数

基于softmax+k折验证的iris数据分类 pytorch实现

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python实现源码一个深度学习代码练习仓库,主要包含了李沐老师的动手学习深度学习课程的相关代码实现。主要功能点实现了从零开始的深度学习模型,如线性回归、Softmax 回归、多层感知机等。实现了经典的卷积神经网络模型,如 LeNet、AlexNet、VGG 等。实现了一些前沿的深度学习模型,如 GoogLeNet、ResNet 等。实现了循环神经网络模型,如 RNN、GRU、LSTM 等。实现了一些常见的深度学习任务,如图像分类、房价预测等。技术栈 Python, PyTorch

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