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  1. DAY2-《动手学深度学习》(PyTorch版)

  2. Task03： 过拟合和欠拟合 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 模型复杂度 为了解释模型复杂度，我们以多项式函数拟合为例。给定一个由标量数据特征x和对应的标量标签y组成的训练数据集，多项式函数拟合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：183296
    • 提供者：weixin_38677260

  1. 动手学深度学习 Task03 过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶

  2. 【一】过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合 模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 欠拟合 当模型无法得到较低的训练误差时，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里重点讨论两个因素： 模型复杂度和训练数据集大小。 1.模型复杂度 为了解释模型复杂度，我们以多项式函数拟合为例。给定一个由标量数据特征 x 和对应的标量标签 y 组成的训练数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：271360
    • 提供者：weixin_38647517

  1. 动手学深度学习-task2

  2. 一、深度学习中的一些常见问题及解决方案 （1）欠拟合 欠拟合即模型无法得到较低的训练误差，导致欠拟合的主要原因是模型复杂度不够，特征维度过少，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大。 （2）过拟合 过拟合即模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，导致过拟合的主要原因是模型复杂度过高，特征维度过多，导致拟合的函数完美的经过训练集，但是对新数据的预测结果则较差。 （3）解决方案 1、应对欠拟合问题，即增加其特征维度，优化模型，提升复杂度即可。 2、应对过拟合问题，有两种常见的解决方案：权重衰减和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：68608
    • 提供者：weixin_38677260

  1. 14天动手挑战深度学习Pytorch–task3、4、5笔记

  2. 一、过拟合以及欠拟合提出以及解决方案 1.欠拟合以及过拟合的概念 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 2.模型复杂度和训练数据集大小 3补充：在多项式函数拟合实验中用到的torch.cat()函数的用

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    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：142336
    • 提供者：weixin_38554186

  1. 《动手学深度学习》task3

  2. 1.过拟合、欠拟合及其解决方案 模型训练中经常出现的两类典型问题： 1.模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 2.模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 给定训练数据集，模型复杂度和误差之间的关系： 1.关于torch.cat()的用法 cat是concatn

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：211968
    • 提供者：weixin_38687928

  1. 动手学深度学习Pytorch版本学习笔记 Task 03

  2. 1.过拟合、欠拟合及其解决方案 1.1对于过拟合、欠拟合的理解 我们探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 1.2模型复杂度的影响 1.3训练数据集大小影响 影响欠

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
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    • 提供者：weixin_38750861

  1. 动手学深度学习（2）

  2. 动手学深度学习（2） 过拟合和欠拟合 接下来，我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 卷积神经网络参数计算 Convolutional Neural Net

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    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：400384
    • 提供者：weixin_38678510

  1. 动手学深度学习03：过拟合与欠拟合区别和解决方案

  2. 问题：拿到一个图，不怎么怎么区分是过拟合还是欠拟合 图1： 图2： 图3： 1.观察图： 图1：train loss>>test loss 训练误差（10^3）较大 图2：test loss >> train loss 训练误差（10^1）较小 图3: test loss = train loss 2.得出： 图1 模型训练还没得到较好结果，因此欠拟合 图2 模型训练取得较好结果，但是模型测试结果不好，因此过拟合 图3 训练和测试同分布，正常 影响拟合

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    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：104448
    • 提供者：weixin_38540819

  1. 【动手学深度学习】Task03笔记汇总

  2. Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶 过拟合、欠拟合及其解决方案 第一反应是训练数据集大小带来的影响，或许有很多研究怎么丰富数据集的文献吧，数据集大，那么复杂的模型就更好发挥作用。 1.过拟合常用的模型层面的应对方法： 权重衰减，也即L2-Norm Regularization。从公式和名字易见，该方法加入了对权重系数的2范数作为惩罚项从而学习到数值较小的参数。（那么自然而然会产生的问题就是：为什么不对偏置做正则化，这个可以去实验一下，应该会发现偏置没有

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    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：105472
    • 提供者：weixin_38735987

  1. 深度学习相关知识

  2. 一.过拟合、欠拟合及其解决方案 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 方法1：L2 范数正则化 方法2：丢弃法 二.梯度消失、梯度爆炸 三.循环神经网络进阶 1.GRU 2.LSTM 长短期记忆

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    • 发布日期：2021-01-06
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  1. ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版Task03打卡

  2. Task3打卡 1、过拟合、欠拟合及其解决方案 目录： 相关的基本概念 权重衰减 过拟合、欠拟合解决方法 1、相关的基本概念 训练误差： 模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差： 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。 欠拟合（underfitting）： 模型无法得到较低的训练误差。 过拟合（overfitting）： 模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差。 注：在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
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    • 提供者：weixin_38641876

  1. 伯禹学习平台：动手学深度学习2

  2. 因为前面那种写法过于累赘，所以改变写作策略，笔记是写给自己看的，所以把自己比较懂的都不写了，每段大概就两三句话让自己回头看的时候能知道这里讲的是什么，学习资料里简短的易懂的可能还会直接贴原文，这样可以节省大部分时间并且简洁，循环神经网络大多一笔带过。 学习笔记Task3 过拟合，欠拟合及其解决方案 过拟合就是拟合训练集过度，实际运用的泛化差，训练效果好验证差。 欠拟合就是拟合训练集不够，训练效果和验证都差。 过拟合就是模型过于依赖训练集，模型复杂或者训练集小参数多都会产生这种情况。欠拟合就是模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：480256
    • 提供者：weixin_38522795

  1. 动手学深度学习PyTorch版 | （3）过拟合、欠拟合及其解决方案

  2. 文章目录一、过拟合、欠拟合概念二、多项式函数拟合实验2.1 初始化模型参数2.2 定义、训练和测试模型三阶多项式函数拟合（正常）线性函数拟合（欠拟合）训练样本不足（过拟合）2.3 权重衰减L2 范数正则化（regularization）2.4 丢弃法丢弃法从零开始的实现简洁实现小结 一、过拟合、欠拟合概念 训练模型中经常出现的两类典型问题： 欠拟合：模型无法得到较低的训练误差 过拟合：模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。有很多因素可能导致这两

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
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    • 提供者：weixin_38526650

  1. 深度学习：过拟合问题

  2. 一 过拟合和欠拟合 当模型的容量过大时，网络模型除了学习到训练集数据的模态之外，还把额外的观测误差也学习进来，导致学习的模型在训练集上面表现较好，但是在未见的样本上表现不佳，也就是模型泛化能力偏弱，我们把这种现象叫作过拟合(Overfitting)。 当模型的容量过小时，模型不能够很好地学习到训练集数据的模态，导致训练集上表现不佳，同时在未见的样本上表现也不佳，我们把这种现象叫作欠拟合(Underfitting)。 当观测到过拟合现象时，可以从新设计网络模型的容量，如降低网络的层数、降低网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：115712
    • 提供者：weixin_38621386

  1. Deep-Learning-Tricks:遇到的深度学习技巧-源码

  2. 模型 （1）模型自身结构 -> 模型的表达能力 （2）超参数选择 （3）数据模型不匹配 （4）数据集构造：没有足够数据、分类不均衡、有噪声的标签、训练集和测试集分布不均衡 欠拟合 （1）让模型更大：给模型加入更多的层 eg.ResNet-50 -> resNet-101，每层中更多的单元； （2）减少正则化 （3）错误分析：（训练集和测试集的分布偏差）测试时候出现问题进行分析，训练集缺少哪些情况导致错误，后续将在训练集中加入此类数据纠正偏差； （4）改进模型架构 （5）调节超参数：手

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
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    • 提供者：weixin_42099815

  1. DAY 2 动手学习深度学习

  2. 【任务安排】： Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天） Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶（1天） Task03： 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 梯度消失、梯度爆炸 梯度消失和梯度爆炸 考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测 循环神经网络进阶 深度卷积神经网络（AlexNet） 使

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    • 发布日期：2021-01-20
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    • 提供者：weixin_38520258

  1. 动手学深度学习笔记2

  2. 模型过拟合与欠拟合 首先我们需要区分训练误差和泛化误差。一般来讲，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之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。 记录一下模型训练中经常出现的两类典型问题：一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差

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    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：129024
    • 提供者：weixin_38694343

  1. 动手学习深度学习—–笔记二

  2. 1 过拟合、欠拟合及其解决方案 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。训练误差（training error）指模型在训练数据集上表现出的误差和泛化误差（generalization error）。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。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可

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    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38710127

  1. 动手深度学习(Pytorch)之路—第二次打卡

  2. 引言 今天分享的内容有：首先聊聊深度学习中存在的过拟合、欠拟合现象，以及梯度消失、梯度爆炸等。其次，分享一个本人梳理的卷积神经网络、循环神经网络代码结构。 过拟合、欠拟合 模型的泛化能力是深度学习的一大问题，所谓泛化能力就是模型在训练数据集和测试数据集上的表现情况。泛化能力强的模型，在训练数据集和测试数据集上都具有良好的表现；泛化能力差的模型，往往在训练集上表现良好（或在训练数据集上表现也很差），同时，在测试数据集上的表现也同样差强人意。若泛化能力的模型主要分为两类：（1）如果在训练集表现差，在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：318464
    • 提供者：weixin_38547421

  1. Pytorch学习笔记——过拟合、欠拟合及其解决方案

  2. 过拟合、欠拟合及其解决方案 1、预备知识 1.1 模型选择 验证数据集：测试集不可用于模型参数的调试，所以需要从训练数据集中分离出一部分数据作为验证数据集用来调参 1.2 K折交叉验证 目前来说深度学习研究的普遍情况是数据量不够庞大，而我们要把模型数据分成训练集、验证集，这样就会导致训练数据更加少，K折交叉验证可以解决这个问题。算法思想大概是，将训练数据集均分成K个不同子集，第 i 次选取 K[ i ] 作为验证集，其余的 K-1 个数据作为训练集，这样我们就有了K组数据，最后将K次训练误差和验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：196608
    • 提供者：weixin_38717156
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