掌握过拟合与欠拟合:训练误差与泛化技巧
23 浏览量
更新于2024-08-30
收藏 202KB PDF 举报
本资源主要讨论了机器学习中的两个关键概念:过拟合与欠拟合,以及如何通过不同的方法来解决这两个问题。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好,但在未见过的新数据(测试集)上表现不佳,因为它过度捕捉了训练数据中的噪声和异常值,导致训练误差远大于泛化误差。欠拟合则是模型未能充分学习数据中的模式,即使在训练集上的误差也很高,因为模型的复杂度不足以捕捉数据的内在规律。
训练误差衡量的是模型在训练数据上的性能,而泛化误差则衡量模型在未知数据上的预测能力。解决过拟合的方法包括:
1. **增加数据集**:通过获取更多的样本或多样化的数据,可以帮助模型更好地理解和适应数据的分布,减少对特定噪声的依赖。
2. **权重衰减**(L2正则化):通过在损失函数中加入权重的平方项,促使模型参数向较小的值收敛,防止参数过大导致过拟合。
3. **Dropout层**:随机在训练过程中丢弃一部分神经元,强制模型学习到更稳定的特征表示。
4. **Batch Normalization层**:通过对输入数据进行标准化,使得每一层的输入都具有相似的分布,加速训练过程并减少过拟合。
欠拟合的解决方案主要包括:
- **增加模型复杂性**:通过增加神经网络的层数或节点数,提高模型的表达能力,使其能更好地拟合数据。
- **调整学习率**:降低学习率可以使模型在更新参数时更加谨慎,避免快速跳过全局最优解。
- **改变优化策略**:尝试不同的优化算法,如Adam、RMSprop等,可能有助于找到更好的局部最小值。
- **L2范数正则化**:与权重衰减类似,通过惩罚大的权重值来控制模型复杂度。
最后,资源还提到了Batch Normalization(BatchNorm)技术,它涉及学习两个可训练参数γ和β,用于对每个批次的输入数据进行缩放和偏移,这有助于稳定神经网络的训练过程,特别是在深度学习中。通过这些技术,我们可以平衡模型的拟合能力和泛化能力,从而提高整体性能。
2020-01-14 上传
2023-12-14 上传
2021-01-06 上传
2021-02-20 上传
2021-01-06 上传
2022-08-03 上传
2020-12-22 上传
2022-08-04 上传
weixin_38558655
- 粉丝: 4
- 资源: 957
最新资源
- lysmarine_gen:Lysmarine是基于raspbian操作系统的稳定性而构建的,可提供易于使用,稳定,低成本的船用导航计算机
- MWDM到底是什么?MWDM在5G商用中有什么样的作用-综合文档
- IGX:适用于Web和Facebook Instant Game开发人员的Facebook Instant Games包装
- js代码-js两个数对比对
- 机器学习动手:阅读和阅读Geron的第二版书
- Word Cookies For Pc [Windows And Mac]-crx插件
- pc端usb虚拟串口驱动
- ANTConnect-2021.39-py2.py3-none-any.whl.zip
- flowgallery_web:flowgallery.js的网站
- 新闻:使用现代Android开发构建的示例News:rolled-up_newspaper:应用[架构组件,协程,翻新,Room,Kotlin,Dagger]
- PM
- js代码-thirty seconds frequencies 发现数组中某一值出现的次数
- holbertonschool-low_level_programming
- 设计三极管放大电路有哪些技巧-综合文档
- vue3-clipboard:for Vue 3的剪贴板.js绑定
- imgrespo:typora图床仓库