@创建于:2022.05.27
@修改于:2022.05.27
机器学习中模型的泛化能力强的模型才是好模型。对于训练好的模型:
过拟合与欠拟合也可以用 Bias 与 Variance 的角度来解释:
所以模型需要在 Bias 与 Variance 之间做出一个权衡。
现象 | 训练集表现 | 验证集表现 | 导致后果 |
---|---|---|---|
欠拟合 | 不好 | 不好 | 高 Bias |
过拟合 | 好 | 不好 | 高 Variance |
适度拟合 | 好 | 好 | Bias 和 Variance 的折中 |
使用的模型复杂度过低
使用的特征量过少
【其他的,如果您知道,请告诉我!感谢】
1、对于机器学习
2、对于深度学习
欠拟合的原因以及解决办法(深度学习)
1、对于机器学习
建模样本选取有误,如样本数量太少,选样方法错误,样本标签错误等,导致选取的样本数据不足以代表预定的分类规则
样本噪音干扰过大,使得机器将部分噪音认为是特征从而扰乱了预设的分类规则
假设的模型无法合理存在,或者说是假设成立的条件实际并不成立
参数太多,模型复杂度过高
对于决策树模型,如果我们对于其生长没有合理的限制,其自由生长有可能使节点只包含单纯的事件数据(event)或非事件数据(no event),使其虽然可以完美匹配(拟合)训练数据,但是无法适应其他数据集
2、对于神经网络模型
在训练期间验证损失(validation loss)可能会开始增加,为了防止这种情况,在验证损失(validation loss)不再减少时停止训练。以这种方式中断训练称为early stopping。
一旦检测到验证损失开始再次上升,可以将权重重置为最小值出现的位置。这可确保模型不会继续学习噪声和过度拟合数据。
提前停止训练也意味着不太可能在网络完成学习信号之前过早停止训练。所以除了防止过拟合训练时间过长之外,提前停止还可以防止欠拟合训练时间不够长。只需将您的训练时期设置为一个较大的数字(比您需要的多),早期停止将处理其余部分。
深度学习入门五----Dropout and Batch Normalization
过拟合的原因以及解决办法(深度学习)
在训练的每一步随机丢弃层输入单元的一部分,使网络更难学习训练数据中的那些虚假模式。相反,它必须搜索广泛的、通用的模式,其权重模式往往更加稳健。
L1正则化就是在loss function后边所加正则项为L1范数,加上L1范数容易得到稀疏解(0比较多)。L2正则化就是loss function后边所加正则项为L2范数的平方,加上L2正则相比于L1正则来说,得到的解比较平滑(不是稀疏),但是同样能够保证解中接近于0(但不是等于0,所以相对平滑)的维度比较多,降低模型的复杂度。
机器学习防止欠拟合、过拟合方法
欠拟合和过拟合出现原因及解决方案
深度学习入门四----过拟合与欠拟合
深度学习入门五----Dropout and Batch Normalization
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