文章 2024-06-22 来自:开发者社区

神经网络之防止过拟合

今天我们来看一下神经网络中防止模型过拟合的方法 在机器学习和深度学习中,过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好,但在新的、未见过的数据上表现不佳的现象。这是因为模型过于复杂,以至于它学习了训练数据中的噪声和细节,而不是数据的潜在分布。为了解决这个问题,正则化技术被引入,它通过在损失函数中添加一个惩罚项来对模型的复杂度进行限制。 正则化 之前...

文章 2024-04-26 来自:开发者社区

【视频】神经网络正则化方法防过拟合和R语言CNN分类手写数字图像数据MNIST|数据分享

全文链接:http://tecdat.cn/?p=23184 在本文中,在训练深度神经网络时,在训练集和验证集上实现相同的性能通常很麻烦。验证集上相当高的误差是过度拟合的明显标志:神经网络在训练数据方面变得过于专业,我们将学习如何使用keras,用手写数字图像数据集(即MNIST)(查看文末了解数据获取方式)进行深度学习。 在本文中,我们提供了有关如何绕过此问题的综合指南。 ...

【视频】神经网络正则化方法防过拟合和R语言CNN分类手写数字图像数据MNIST|数据分享

神经网络概览及算法详解

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文章 2024-04-13 来自:开发者社区

神经网络的训练过程、常见的训练算法、如何避免过拟合

神经网络的训练是深度学习中的核心问题之一。神经网络的训练过程是指通过输入训练数据,不断调整神经网络的参数,使其输出结果更加接近于实际值的过程。本文将介绍神经网络的训练过程、常见的训练算法以及如何避免过拟合等问题。 神经网络的训练过程 神经网络的训练过程通常包括以下几个步骤: 步骤1:数据预处理 在进行神经网络训练之前,需要对训练数据进行预处理。常见的预处理方法包括归一化、标准化等。这...

神经网络的训练过程、常见的训练算法、如何避免过拟合
文章 2023-08-08 来自:开发者社区

五、神经网络过拟合处理方法(二):手写数字识别(Mnist)数据集

神经网络过拟合处理方法 手写数字识别(Mnist)数据集 Mnist数据集是一个手写数字识别数据集,被称为深度学习界的“Hello World”。 Mnist数据集包含: 训练集:60,000张28×28灰度图 测试集:10,000张28×28灰度图 共有0~9这10个手写数字体类别。 导入必要的模块 import tensorflow as tf from te...

五、神经网络过拟合处理方法(二):手写数字识别(Mnist)数据集
文章 2023-08-08 来自:开发者社区

五、神经网络过拟合处理方法(一)

1. 什么是过拟合? 过拟合(Overfitting):模型过于复杂(所包含的参数过多),以致于模型对训练集的拟合很好,但对未知数据预测很差的现象(泛化能力差)。 过拟合可以通过观测训练集和验证集的loss变化判断:随着epoch或step的增加,训练集loss不断下降,而验证集loss先下降后抬升。 2. 常见过拟合解决办法有哪些? (1)增加训练数据量①采集更多的...

五、神经网络过拟合处理方法(一)
文章 2023-05-10 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络理论篇】 16 过拟合问题的优化技巧(三):批量归一化

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评!故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现,Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为:CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...

【Pytorch神经网络理论篇】 16 过拟合问题的优化技巧(三):批量归一化
文章 2023-05-10 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络理论篇】 15 过拟合问题的优化技巧(二):Dropout()方法

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评!故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现,Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为:CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...

【Pytorch神经网络理论篇】 15 过拟合问题的优化技巧(二):Dropout()方法
文章 2023-05-10 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络理论篇】 14 过拟合问题的优化技巧(一):基本概念+正则化+数据增大

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评!​故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现,Pytorch深度学习·理论篇(20​23版)目录地址为:CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论...

【Pytorch神经网络理论篇】 14 过拟合问题的优化技巧(一):基本概念+正则化+数据增大
文章 2022-11-13 来自:开发者社区

【人工智能】神经网络优化:复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 2

缓解过拟合欠拟合和过拟合欠拟合解决方法增加输入特征项增加网络参数减少正则化参数过拟合解决方案数据清洗增大训练集采用正则化增大正则化参数正则化缓解过拟合正则化在损失函数中引入模型复杂度指标,利用给W加权值,弱化训练数据的噪声(一般不正则化b)loss = loss(y与y_)+ REGULARIZER * loss(w)正则化...

【人工智能】神经网络优化:复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 2
文章 2022-11-13 来自:开发者社区

【人工智能】神经网络优化:复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 1

预备知识import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParam...

【人工智能】神经网络优化:复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 1

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