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,在这里我们重点讨论两个因素
即使模型很简单,也很容易过拟合只包含一两个样本的数据集。而过拟合一个有数百万个样本的数据集则需要一个极其灵活的模型。 二、模型选择 在机器学习中,我们通常在评估几个候选模型后选择最终的模型。这个过程叫做模型选择。有时,需要进行比较的模型在本质上是完全不同的(比如,决策树与线性模型)。又有时,...
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...
模型容量需要匹配数据复杂度,否则可能导致过拟合和和欠拟合 模型容量:模型拟合各种函数的能力 低容量的模型难以拟合训练数据(underfitting) 高容量的模型可以记住所有训练数据(overfitting) 泛化误差和训练误差之间的gap通常用来衡量过拟合和欠拟合 过拟合本质上不是一件坏事情,模型首先要足够大,在足够大的前提下再去降低...
过拟合和欠拟合 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...
3.11模型选择、欠拟合和过拟合 Dive Into Deep Learning 训练误差和泛化误差 训练误差(train-error): 模型在训练数据集上表现出的误差 泛化误差(generalization error): 模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似 ...
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,...
过拟合和欠拟合 根据数据集的复杂度来选择对应的模型容量 过拟合可能导致模型的泛化能力差 欠拟合可能导致模型精度低 模型容量 模型容量的影响 训练误差并不是越高越好,如果数据中含有大量的噪音可能导致模型训练不起作用,并且模型的泛化能力变差 真正关心的是泛化误差 核心任务是要使泛化误差的最优点降低,并且缩小在该...
本项目基于百度飞桨在线计算平台,主要通过实际操作讨论模型复杂度对欠拟合和过拟合的影响。 - 飞桨AI Studio