2019年11月15日

动手学深度学习14- pytorch Dropout 实现与原理

摘要: <! TOC "方法" "从零开始实现" "定义模型参数" "网络" "评估函数" "优化方法" "定义损失函数" "数据提取与训练评估" "pytorch简洁实现" "小结" <! /TOC 针对深度学习中的过拟合问题,通常使用丢弃法(dropout),丢弃法有很多的变体,本文提高的丢弃法特指倒置 阅读全文

posted @ 2019-11-15 17:00 多一点 阅读(4424) 评论(0) 推荐(1) 编辑

转 深度学习—过拟合问题

摘要: 1、过拟合问题 欠拟合:根本原因是特征维度过少,模型过于简单,导致拟合的函数无法满足训练集,误差较大; 解决方法:增加特征维度,增加训练数据; 过拟合:根本原因是特征维度过多,模型假设过于复杂,参数过多,训练数据过少,噪声过多,导致拟合的函数完美的预测训练集,但对新数据的测试集预测结果差。 过度的拟 阅读全文

posted @ 2019-11-15 14:30 多一点 阅读(311) 评论(0) 推荐(1) 编辑

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