(1)从模型的复杂度上解释:使权值 w的值尽可能的小,将w约束在一定的范围内,从某种意义上说,表示网络的复杂度更低,对数据的拟合更好,而在实际应用中,也验证了这一点,L2正则化的效果往往好于未经正则化的效果。 (2)从数学方面的解释:过拟合的时候,拟合函数的系数往往非常大,为什么?如下图所示,过拟合,就是...
过拟合、欠拟合 从训练误差和泛化误差的表现上看,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);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)。出现这两种现象通常跟模型复杂度和训练数据集大小有关。 多项式函数拟合实验 在模型为n阶多项式的情况下(n越多,...
这个不能解释为过拟合,因为过拟合应该表现为在训练集上表现更好才对。退化问题说明了深度网络不能很简单地被很好地优化。作者通过实验:通过浅层网络等同映射构造深层模型,结果深层模型并没有比浅层网络有等同或更低的错误率,推断退化问题可能是因为深层的网络并不是那么好训练,也就是求解器很难去利用多层网络拟合同...
这个不能解释为过拟合,因为过拟合应该表现为在训练集上表现更好才对。退化问题说明了深度网络不能很简单地被很好地优化。作者通过实验:通过浅层网络等同映射构造深层模型,结果深层模型并没有比浅层网络有等同或更低的错误率,推断退化问题可能是因为深层的网络并不是那么好训练,也就是求解器很难去利用多层网络拟合同...
在某些数据集上,较小的ResNet18可能由于具有适量的参数来处理任务的特征,并且更不容易过拟合,因此可能表现得更好。因此,在调整模型时,需要根据数据集大小和任务复杂度来选择合适的参数量。 三、数据集大小:规模决定性能 数据集大小对模型的性能具有重要影响。在较小的数据集上,ResNet18可能更容易收敛并表现出较高...
首先性能衰退与过拟合无关。这是因为如果是过拟合,那么复杂模型(ConvNet-56)应该具有比ConvNet-20更低的训练损失和更高的泛化损失。而实际上ConvNet-56的训练损失和泛化损失都比ConvNet-20更高(ConvNet-20的test error是13.7%;ConvNet-56的test error是21.4%)。从这个意义上看,它更像是欠拟合。
Dropout是一种常用的防止过拟合的方法。Dropout通过在训练过程中随机将一部分神经元的输出置为0,可以有效地减少神经元之间的依赖关系,从而降低模型的复杂度。在ResNet18中,使用了Dropout层来随机地丢弃一部分神经元的输出。 除了上述方法,还可以使用批归一化来防止过拟合。批归一化通过对每一层的输入进行归一化处理,...
还有认为是eval时batchsize过小的原因,导致每个mini-batch的数据分布无法符合整个数据集,我的batchsize时32,比我训练是还要大。 不过我测试了一下,在训练好的模型上,使用train()模式,带有dropout()系数的准确率是低于不使用dropout的,差别在4个点左右。 2 过拟合,训练集和测试集准确率差了15个点...
1. 过拟合? Overfitting? 首先印入脑海的就是Andrew Ng机器学习公开课[1]的过拟合问题 Andrew Ng的课件截图 在这个多项式回归问题中,左边的模型是欠拟合(under fit)的此时有很高的偏差(high bias),中间的拟合比较成功,而右边则是典型的过拟合(overfit),此时由于模型过于复杂,导致了高方差(high variance)。
通过不同测试集上上的度量过拟合问题进行了评估。 Comparison of training procedures for ResNet50 从上面的Table1可以看到:所提A1训练机制取得了原始ResNet50有史以来的最佳性能80.4%( 224×224 );所提A2与A3训练机制以更少的资源取得了低于A1方案性能但仍旧非常高的性能79.8%与78.1%。