学习=拟合？深度学习和经典统计学是一回事？哈佛理论计算机科学家细数二者差异（1）
度学习和简单的统计学是一回事吗？很多人可能都有这个疑问，毕竟二者连术语都有很多相似的地方。在这篇文章中，理论计算机科学家、哈佛大学知名教授 Boaz Barak 详细比较了深度学习与经典统计学的差异，认为“如果纯粹从统计学角度认识深度学习，就会忽略其成功的关键因素”。图源：https://twitter.com/YiMaTweets/status/1553913464183091200深度学习（....
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....
# 【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》模型评估和选择（上）：欠拟合和过拟合
✨本文收录于【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：JoJo的数据分析历险记个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏参考资料：本专栏主要以沐神《动手学深度学习》为学习资料，记录自己的学习笔记，能力有....
【从零开始学习深度学习】14. 防止过拟合方法：Dropout方法介绍及示例演示
1 Dropout丢弃法1.1 方法1.2 从零开始实现带dropout的根据丢弃法的定义，下面我们去实现它。下面的dropout函数将以drop_prob的概率丢弃X中的元素。%matplotlib inline import torch import torch.nn as nn import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2....
【从零开始学习深度学习】13. 防止过拟合方法：权重衰减(L2惩罚项)介绍及示例演示
1 权重衰减1.1 方法1.2 高维线性回归示例%matplotlib inline import torch import torch.nn as nn import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2l n_train, n_test, num_inputs = 20, 100, 200 true_w, true_b = tor....
【从零开始学习深度学习】12. 什么是模型的训练误差？基于三阶多项式的欠拟合与过拟合训练过程演示
前言前几篇文章基于Fashion-MNIST数据集的实验中，我们评价了机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：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。这是为什么呢？1.1 训练误差和泛化误差通俗来讲，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 e....
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....
深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码
在深度学习中，批量归一化（batch normalization）以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合，并改善模型对新数据的性能。 目前，存在多种类型的权重约束方法，例如最大化或单位向量归一...
深度学习揭秘之防止过拟合（overfitting）
神经网络通过大量的参数模拟各种繁多的任务，并能拟合各种复杂的数据集。这种独特的能力使其能够在许多难以在“传统”机器学习时代取得进展的领域——例如图像识别、物体检测或自然语言处理等领域表现优异。然而，有时候，最大的优点也是潜在的弱点。模型在学习过程时，如果缺乏控制可能会导致过拟合（overfitting）现象的发生——神经网络模型在训练集上表现很...
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