所谓的结构风险指的是,在经验风险的基础上,加一个惩罚项(也叫正则化因子),从而减少模型出现过拟合的风险。公式如下: 很多人看到这里可能会有点好奇,为什么加上一个惩罚项,就能降低模型过拟合的风险呢?第二部分介绍了经验风险最小化往往会出现过拟合,如下图最右侧所示。 从上图中最左侧和最右侧对比中可以看出,模...
结构风险最小化(Structural Risk Minimization, SRM)准则是为了防止过拟合而提出来的策略。过拟合问题往往是由于训练数据少和噪声以及模型能力强等原因造成的。为了解决过拟合问题,一般在经验风险最小化的基础上再引入参数的正则化(regularization),来限制模型能力,使其不要过度地最小化经验风险。
这个时候就引出了结构风险。结构风险是对经验风险和期望风险的折中。在经验风险函数后面加一个正则化项(惩罚项)便是结构风险了。如下式: 相比于经验风险,结构风险多了一个惩罚项,其中是一个lamada是一个大于0的系数。J(f)表示的是是模型f的复杂度。结构风险可以这么理解: 经验风险越小,模型决策函数越复杂,其包含...
结构风险是对经验风险和期望风险的折中。在经验风险函数后面加一个正则化项(惩罚项)便是结构风险了。如下式: 相比于经验风险,结构风险多了一个惩罚项,其中是一个lamada是一个大于0的系数。J(f)表示的是是模型f的复杂度。结构风险可以这么理解: 经验风险越小,模型决策函数越复杂,其包含的参数越多,当经验风险函数...
在经验风险函数后⾯加⼀个正则化项（惩罚项）便是结构风险了。如下式：相⽐于经验风险，结构风险多了⼀个惩罚项，其中是⼀个lamada是⼀个⼤于0的系数。J(f)表⽰的是是模型f的复杂度。结构风险可以这么理解：经验风险越⼩，模型决策函数越复杂，其包含的参数越多，当经验风险函数⼩到⼀定程度...
结构风险:对经验风险和期望风险的折中,在经验风险函数后面加一个正则化项(惩罚项),是一个大于0的系数lamada。J(f)表示的是模型的复杂度。 经验风险越小,模型决策函数越复杂,其包含的参数越多,当经验风险函数小到一定程度就出现了过拟合现象。也可以理解为模型决策函数的复杂程度是过拟合的必要条件,那么我们要想防...
结构风险:对经验风险和期望风险的折中,在经验风险函数后面加一个正则化项(惩罚项),是一个大于0的系数lamada。J(f)表示的是模型的复杂度。 经验风险越小,模型决策函数越复杂,其包含的参数越多,当经验风险函数小到一定程度就出现了过拟合现象。也可以理解为模型决策函数的复杂程度是过拟合的必要条件,那么我们要想防...
机器学习中期望风险、经验风险与结构风险之间的关系 基础 损失函数刚好是期望风险、经验风险和结构风险的基础。 损失函数是针对单个具体的样本而言的。表示的是模型预测的值与样本真实值之间的差距。比如对于某个样本,其真实的值为Yi,而我们的模型选择决策函数为f,那么通过模型预测的值为f(Xi);损失函数就是用来表示Yi...
正则化(regularization): 期望风险、经验风险、结构风险、L0范数、L1范数、L2范数,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
虽然可以使用经验损失近似估计期望风险,但是大数定理的前提是N无穷大,实际上,我们的训练集一般不会特别大,此时就需要对经验风险做出适当调整才能近似估计。因此引入结构风险。 结构化风险是为了缓解数据集过小而导致的过拟合现象,其等价于正则化,本质上反应的是模型的复杂度。认为经验风险越小,参数越多,模型越复杂,因...