深度学习中模型训练的过拟合与欠拟合问题
在机器学习和深度学习的模型训练中,过拟合和欠拟合是训练模型时常见的两种问题,它们会严重影响模型的泛化能力。一个好的训练模型,既要避免欠拟合,也要避免过拟合。解决过拟合和欠拟合问题是机器学习中的重要任务之一,需要通过合适的调整模型结构、优化算法和数据处理方法来寻找合适的平衡点,以获得更好的泛化性能。 过拟合&...
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深度学习相关概念:过拟合与欠拟合
在神经网络中,我们常常听到过拟合与欠拟合这2个名词,他们到底是什么意思呢?1.过拟合与欠拟合 过拟合: 是指学习时选择的模型所包含的参数过多,以至于出现这一模型对已知数据预测的很好,但对未知数据预测得很差的现象。这种情况下模型可能只是记住了训练集数据,而不是学习到了数据特征。 欠拟合: 模型描述能力太弱,以至于不能很好地学习到数据中的规律。产生欠拟合的....
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动手学深度学习(四) 过拟合欠拟合及其解决方案(下)
权重衰减方法权重衰减等价于 范数正则化(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小,是应对过拟合的常用手段。L2 范数正则化(regularization)范数正则化在模型原损失函数基础上添加范数惩罚项,从而得到训练所需要最小化的函数。范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个正的常数的乘积。以线性回归中的线性回归损失函数为例其中是权重参数.....
动手学深度学习(四) 过拟合欠拟合及其解决方案(上)
过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合的概念权重衰减丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)。通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用....
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