接下来,我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题:一类是模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting),另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差,我们称该现象为过拟合(overfitting)。在实践中,我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题,在这里...
欠拟合:当模型训练误差和验证误差都很严重,但是它们之间仅有一点差距,也就是模型在训练集和验证集上表现都不好但是训练误差和测试误差差距很小的时候。 过拟合:当训练集误差明显低于测试集误差的时候,也就是模型在训练集表现的明显比测试集上好的多。注意,过拟合并不总是一件坏事。特别是在深度学习领域,众所周知...
欠拟合和过拟合:研究模型在训练数据上出现欠拟合或过拟合的情况,以便了解模型的泛化能力和优化方法的效果; 模型正则化和调参:通过实验观察和比较,研究正则化技术和调参对模型的影响,以改善模型的泛化性能; 模型复杂度与性能:探究多层感知机模型的复杂度对训练和测试性能的影响,以及如何找到合适的模型复杂度。 🌊...
过拟合与欠拟合中间的gap通常来衡量一个模型的过拟合和欠拟合的程度。 我们的核心任务: 让“泛化误差”提高的点降低; 尽量减小泛化误差与训练误差之间的gap 有时候为了把模型的泛化误差往下降,不得不承受一定程度的过拟合。过拟合本身不是一个很坏的事情。 整个深度学习最核心的一个点:模型容量足够大的前提下,通...
1、模型容量 拟合各种函数的能力 低容量的模型难以拟合训练数据 高容量的模型可以记住所有训练数据 2、模型容量估计 参数的个数 参数值的选择范围 3、给定数据集,模型复杂度与误差之间的关系如下 如果模型的复杂度过低,很容易出现欠拟合现象 如果模型的复杂度过高(记住了所有训练数据),很容易出现过拟合现象 ...
过拟合:模型太小,数据中的有些特征没有学习到。 模型容量(拟合各种函数的能力) 低容量的模型难以拟合训练数据 高容量的模型可以记住所有的训练数据 VC维 统计学习理论中的一个核心思想 对于一个分类模型,VC等于一个最大的数据集的大小,不管如何给定标号,都存在一个模型来对它进行完美的分类 ...
高阶多项式函数的参数较多,模型参数选择范围更广,因此在给定训练数据集的情况下,高阶多项式函数相较于低阶多项式的训练误差始终更低(最差也是相等)。事实上,当数据样本包含了 x 的不同值时,函数阶数等于数据样本数量的多项式函数可以完美拟合训练集。下图直观描述了多项式阶数和欠拟合与过拟合的关系。 数据集大小 训...
模型容量需要匹配数据复杂度,否则可能导致欠拟合和过拟合。 统计机器学习提供数学工具来衡量模型复杂度。 实际中一般靠观察训练误差和验证误差。 一、模型选择 1、训练误差和泛化误差 训练误差:模型在训练数据上的误差 泛化误差:模型在新数据上的误差 2、验证数据集和测试数据集 ...
欠拟合和过拟合:研究模型在训练数据上出现欠拟合或过拟合的情况,以便了解模型的泛化能力和优化方法的效果; 模型正则化和调参:通过实验观察和比较,研究正则化技术和调参对模型的影响,以改善模型的泛化性能; 模型复杂度与性能:探究多层感知机模型的复杂度对训练和测试性能的影响,以及如何找到合适的模型复杂度。
欠拟合(UnderFitting):测试样本的特性没有学到,或者是模型过于简单无法拟合或区分样本。 所谓过拟合(over-fitting)其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越,导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。过拟合就是学到了很多没必要的特征,比如你说的长得像猫的狗,和长得像狗的猫,...