# 模型过拟合
过拟合与模型选择
BAT算法工程师深入详细地讲解过拟合与模型选择,带你轻松入门机器学习!
3.11模型选择欠拟合和过拟合
讨论了:当模型在训练数据集上更准确时,它在测试数据集上却不一定更准确的原因。 3.11.1 训练误差和泛化误差 训练误差(tra
过拟合欠拟合
过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 训练误差,模型在训练集合上表现的误差。 泛化误差 ,模型在任意一个数据集上表现出来的误差的期
task过拟合欠拟合
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(generalizati
过拟合与欠拟合
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
防止模型过拟合的标签平滑技术
1.softmax交叉熵损失的数学公式 设存在一个三分类问题,样本经模型最后的FC层的输出向量(即logits)为 则3个类别的
过拟合欠拟合学习笔记
探究模型训练中经常出现的两类典型问题: 一类是欠拟合,另一类是过拟合. 1.欠拟合 模型无法得到较低的训练误差,将这一现象成为欠
过拟合处理方法
过拟合处理方法 – 增加数据集 这是我用三阶函数拟合,但是只给定两个数据训练。可以看出来拟合不好,特点是train的loss能降
防止过拟合笔记
一、正则化 所有的有监督机器学习,无非就是正则化参数的同时最小化经验误差函数。最小化经验误差是为了极大程度的拟合训练数据,正则化
过拟合和欠拟合学习笔记
欠拟合 模型无法得到较低的训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差),这一现象称作欠拟合(underfitting) 过拟合 过