二、过拟合和欠拟合的概念 2.1 过拟合的定义和识别 2.2 欠拟合的定义和识别 2.3 实操:一张图理解欠拟合和过拟合 2.4 过拟合与欠拟合的平衡 三、正则化的基本概念 3.1 正则化的定义 3.2 岭回归(Ridge Regression) 3.3 Lasso回归(Lasso Regression) 3.4 弹性网络(Elastic Net) 3.5 为何需要正则化 四、实验:验证...
在接下来的这节内容中,笔者将逐步开始介绍深度学习中关于模型优化的一些基本内容,包括模型的过拟合、正则化和丢弃法等。 3.10.1 模型拟合 在第3.3节内容中,笔者首次引入了梯度下降这一优化算法,以此来最小化线性回归中的目标函数,并且在经过多次迭代后便可以得到模型中对应的参数。此时可以发现,模型的参数是一步一...
正则化处理:直接修改代价函数,在后面添加一个新的项(额外的正则化项)---来缩小每一个参数,从θ_1到θ_100(约定),实际上假设θ_0也没有影响 其中入是正则化参数---控制两个不同目标之间的取舍(平衡关系): 第一个目标:与目标函数的第一项有关,该目标是想要更好的拟合数据,训练集 第二个目标:与目标函数...
过拟合:假如有很多特征值,且学习算法能够很好的拟合训练集,但是在新的样本上却表现的性能很差。 数据拟合有两个极端,当预测函数过于简单或者使用的相关特征值过少,就会出现欠拟合(高偏差high bias)的情况。 另一个极端,当函数过于复杂,使用的非常多的特征值,使得学习算法在训练样本上非常适合,但是不能推广到新的...
因此加上正则化项后的损失函数和拉格朗日乘数法的问题等价的,因此加入正则化项后的损失函数可以理解为在控制w不要太大(w1,w2,w3...不要太大)的前提下,使得损失函数最小,从而控制了模型复杂度,从而解决了过拟合问题。 L1正则化和L2正则化 首先我们理解下等值线的概念 从上...
正则化(regulation)缓解过拟合问题 图中,红色线代表训练模型,而蓝色线代表期望模型;可以看出训练模型明显比期望模型复杂,简化模型就是正则化的思想。为模型的损失函数增加一个复杂度的惩罚项,越复杂的模型受到的惩罚越重,从而达到简化模型的效果。对线性回归的损失函数加上正则化后的公式如下: ...
可能是不可逆的,就会直接造成过拟合。 解决过拟合的方法: 增加样本数量 特征选择/特征提取,实际就是降维,降低p的维数。PCA 正则化,对w约束,改变w的形式,把 改造成一个绝对可逆的式子。 正则化分为两种 L1 -> Lasso L2 -> Ridge 三 过拟合Vs正则化 ...
Elastic Net正则化：同时使用L1和L2正则化的组合，综合了两种正则化的优点。综合考虑，解决过拟合和欠...
1)重新清洗数据,导致过拟合的一个原因也有可能是数据不纯导致的,如果出现了过拟合就需要我们重新清洗数据。 2)增大数据的训练量,还有一个原因就是我们用于训练的数据量太小导致的,训练数据占总数据的比例过小。 3)采用正则化方法。 4)采用dropout方法。这个方法在神经网络里面很常用。dropout方法是ImageNet中提出的...
岭回归是线性回归的一种改进，它通过在损失函数中添加一个L2正则化项来防止过拟合。L2正则化项是模型...