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  1. pytorch_task3过拟合欠拟合；梯度消失爆炸；循环神经网络

  2. Task3过拟合、欠拟合及其解决方案训练误差、泛化误差模型选择验证数据集K折交叉验证过拟合欠拟合概念模型复杂度解决过拟合权重衰减（加上L2范数惩罚项）丢弃法梯度消失、梯度爆炸初始化模型参数Xavier随机初始化协变量偏移标签偏移概念偏移循环神经网络循环神经网络构造RNN简洁实现实践one-hot向量 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差、泛化误差 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。 模型选择 验证数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：179200
    • 提供者：weixin_38665629

  1. 过拟合、欠拟合、梯度消失与梯度爆炸-Task3

  2. 1. 过拟合、欠拟合及其解决方案 本节主要讲了3个点，1. 过拟合、欠拟合的概念 2. 权重衰减 3. 丢弃法 其中权重衰减只讲了L2正则化，其实还有L1正则化、L12正则化等。 丢弃法其实就是Dropout，只是翻译成了中文。 Inverted-Dropout Inverted-Dropout是实现 dropout 的方法。假设对第i层进i行 dropout： p = 0.8 di = np.random.rand(ai.shape[0], ai.shape[1]) < p ai = n

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38686677

  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

  3. 所属分类：其它

    • 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》pytorch版笔记2

  2. 《动手学深度学习》pytorch版笔记2 Task3 过拟合、欠拟合及其解决方案 这部分内容比较简单，写下问题吧，再挖几个坑 1.模型复杂度如何改变，三阶到一阶等 2.L2范数正则化为什么是权重衰减的一种方式？ 梯度消失，梯度爆炸 1.初始化过程 2.标签偏移的概念 3.数据处理过程 循环神经网络进阶 GRU，LSTM中的门结构实现起来还挺复杂的，有空再自己实现一遍吧。另外深度循环神经网络貌似叫多层循环神经网络，印象中一般不会堆叠很多层，有空再研究一下吧 Task4 机器翻译及相关技术 机器翻

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：114688
    • 提供者：weixin_38686677

  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——task3过拟合、欠拟合以及解决方案、梯度消失和梯度爆炸

  2. 过拟合和欠拟合的概念 过拟合：模型训练误差远小于在测试数据集上的误差，也就是说数据在训练时模型的预测效果好，但是在测试的数据上(要预测的新数据)不能很好的进行预测。 欠拟合：模型无法得到较低的训练误差，也就是说，在训练数据的过程中，就不能很好的对数据进行预测。 主要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，以简单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，多项式函数拟合的目标是找一个 K 阶多项式函数来近似 y 。 在上式中，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：136192
    • 提供者：weixin_38538021

  1. 《动手学深度学习Pytorch版》Task3-过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸

  2. 过拟合、欠拟合 训练/泛化误差 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。 欠拟合 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） 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） 容易引起过拟合、欠拟合的其中两个因素： 模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：701440
    • 提供者：weixin_38708461

  1. Task 3

  2. 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 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。 机器学习模型应关

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：474112
    • 提供者：weixin_38530415

  1. 公益学习AI打卡之Task3

  2. 1.过拟合、欠拟合及解决方法 在机器学习的过程中，机器学习的效果和实际的真实值总会存在一部分的偏差。训练过程中出现的偏差叫做训练误差，而在测试过程中出现的误差称之为泛化误差。在模型的数据准备期，会将数据集分为训练数据和测试数据，测试数据就是从总体随机选取的一部分数据。当总体数据集的数量比较小时，可使用K折交叉验证（K-fold cross-validation的方法： 首先把总体数据集平分成为K等份，然后依次取出其中的一份作为测试数据集，剩下的作为训练数据集，然后进行K次训练和测试，因此每次实验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：144384
    • 提供者：weixin_38553791

  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
    • 文件大小：442368
    • 提供者：weixin_38641876

  1. 动手学深度学习 Task3 笔记

  2. 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 2.15-2.19 一、过拟合、欠拟合及其解决方案 1、过拟合问题 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）。 产生过拟合的可能原因 模型复杂度过高 训练数据过少，特别是比模型参数数量（按元素计）更少 解决过拟合的方案 降低模型复杂度 增加训练数据 在计算资源允许的范围之内，我们通常希望训练数据集大一些 2、欠拟合问题 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（unde

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38669832

  1. pytorch实现task3——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. 过拟合、欠拟合及解决方案在之前自己已经使用较多较熟练，故跳过。 梯度消失、梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。 在神经网络中，通常需要随机初始化模型参数。随机初始化模型参数的方法有很多。在线性回归的简洁实现中，我们使用torch.nn.init.normal_()使模型net的权重参数采用正态分布的随机初始化方式。不过，PyTorch中nn.Module的模块参数都采取了较为合理的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：74752
    • 提供者：weixin_38690739

  1. 《动手学深度学习》task3——过拟合、欠拟合及解决方案，梯度消失、梯度爆炸，循环神经网络进阶笔记

  2. 系统学习《动手学深度学习》点击这里： 《动手学深度学习》task1_1 线性回归 《动手学深度学习》task1_2 Softmax与分类模型 《动手学深度学习》task1_3 多层感知机 《动手学深度学习》task2_1 文本预处理 《动手学深度学习》task2_2 语言模型 《动手学深度学习》task2_3 循环神经网络基础 《动手学深度学习》task3_1 过拟合、欠拟合及其解决方案 《动手学深度学习》task3_2 梯度消失、梯度爆炸 《动手学深度学习》task3_3 循环神经网络进阶 《

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：194560
    • 提供者：weixin_38584058

  1. 动手学深度学习Pytorch版本学习笔记 Task3

  2. 1.过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合：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）； 欠拟合：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）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。 解决过拟合的方法：权重衰减（L2 范数正则化）和丢弃法 2.梯度消失和梯度爆炸 a.梯度消失和梯度爆炸 假设一个层数为LL的多层感知机的第ll层H(l)H(l)的权重参数为W(l)W(l)，输出层H(L)H(L)的权重参数为W

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38694800

  1. 动手学深度学习第二次打卡2/18

  2. task3 task4 and task5 1.过拟合、欠拟合及其解决方案 解决方法包括：验证数据集和交叉验证 权重衰减 L2 范数正则化（regularization） 例如在线性回归中加入带有l2范数惩罚项的损失函数。 当 λ 较大时，惩罚项在损失函数中的比重较大，这通常会使学到的权重参数的元素较接近0。当 λ 设为0时，惩罚项完全不起作用。 2.（1）梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差 （2）考虑环境因素 协变量偏移 标签偏移 概

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：152576
    • 提供者：weixin_38686542

  1. 动手学深度学习Task3

  2. 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、过拟合和欠拟合 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 欠拟合：模型训练误差无法降低. 如何应对欠拟合和过拟合？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。 1.1.1、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，多项式函数拟合的目标是找一个 K 阶多项式函数 来近似y.在上式中，wk是模型的权重参数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：192512
    • 提供者：weixin_38687807

  1. 动手学深度学习（Pytorch版）task3-5打卡

  2. 对于task3-5的内容进行打卡 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 模型复杂度和误差之间的关系 权重衰减的计算公式： Xavier初始化 梯度裁剪 循环神经网络中较容易出现梯度衰减或梯度爆炸，这会导致网络几乎无法训练。裁剪梯度（clip gradient）是一种应对梯度爆炸的方法。假设我们把所有模型参数的梯度拼接成一个向量 g ，并设裁剪的阈值是 θ 。裁剪后的梯度为： GRU 重置门用于捕捉时间序列里的短期依赖关系 更新门有助于捕捉时间

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：773120
    • 提供者：weixin_38735790

  1. Task3: 过拟合、欠拟合;梯度消失，梯度爆炸；循环神经网络进阶

  2. 过拟合、欠拟合及解决方案知识点总结 区分两种误差 训练误差为训练数据集（training data）上的误差; 泛化误差为模型在任意一个测试数据样本上表现的误差的期望（常通过测试数据（test data）集上的误差来近似）。使用损失函数（loss function）来计算两种误差（e.g. 平方损失函数、交叉熵）。机器学习的要重视降低泛化误差。 选择模型 把训练数据集分为真正的训练集和预留的验证集（validation set）。通过验证集来选择模型。此方法的改进方法为K折交叉验证（K-fold

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38672739