为什么正则化能减少模型过拟合程度

绝地灬酷狼 2022-06-01 00:37 159阅读 0赞

发表评论取消回复

表情：

评论列表（有 0 条评论，159人围观）

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关人工智能：模型复杂度、模型误差、欠拟合、过拟合/泛化能力、过拟合的检测、过拟合解决方案【更多训练数据、Regularization/正则、Shallow、Dropout、Early Stopping】

人工智能：模型复杂度、模型误差、欠拟合、过拟合/泛化能力、过拟合的检测、过拟合解决方案【更多训练数据、Regularization/正则、Shallow、Dropout、Ea

ゝ一世哀愁。/ 2023年10月05日 16:07/ 0 赞/ 62 阅读

相关机器学习-正则化(处理过拟合)

过拟合（overfitting）在算法的实际应用中，并不是特征值越多越好，假设函数与训练数据集拟合的越完美越好，或者说其代价函数为0,但是在测试数据上的效果就很差了

缺乏、安全感/ 2023年05月22日 13:29/ 0 赞/ 54 阅读

相关为什么数据增强能防止过拟合：以曲线拟合为例

文章目录本文档暂未完成多项式+最小二乘法做曲线拟合的数学基础程序解释训练和测试数据使用原始训练数据做曲线拟合

迷南。/ 2022年12月13日 11:19/ 0 赞/ 208 阅读

相关正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力　　在机器学习各种模型训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下

谁践踏了优雅/ 2022年07月16日 12:59/ 0 赞/ 182 阅读

相关正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力

本文是[《Neural networks and deep learning》概览][Neural networks and deep learning] 中第三章的一部分，讲

缺乏、安全感/ 2022年07月15日 03:20/ 0 赞/ 173 阅读

相关神经网络过拟合问题-正则化

搭建的神经网络的过程中，可能会出现这样一种过程，网络在训练数据上的表现非常好但是在测试集上表现却比较差，很有可能是因为网络过拟合问题导致的这个差距。所谓过拟合，指的是当一个模型

曾经终败给现在/ 2022年06月02日 12:23/ 0 赞/ 242 阅读

相关为什么正则化能减少模型过拟合程度

如何才能直观解释正则化减少过拟合的原理？（1）过拟合以下图为例。High Bias（高偏差）就是欠拟合，High Variance（高方差）就是过拟合。 ![这里

绝地灬酷狼/ 2022年06月01日 00:37/ 0 赞/ 160 阅读

相关 Python scikit-learn，欠拟合、过拟合，正则化 (特征选择)，岭回归(带正则化的线性回归,解决过拟合)

欠拟合(underfitting)\---训练误差大，测试误差也大---模型过于简单(特征太少) 过拟合(overfitting)\---训练误差小，但测试误差大---模型过

偏执的太偏执、/ 2022年03月15日 06:04/ 0 赞/ 360 阅读

相关【机器学习】通过正则化解决过拟合问题

过拟合问题的表现：在之前的线性回归问题中，我们通过拟合一条曲线来预测新的样例，在这条直线拟合的过程中，可能会出现欠拟合或过拟合现象，如图所示1是欠拟合，2是过拟合：

ゞ浴缸里的玫瑰/ 2021年09月29日 17:38/ 0 赞/ 294 阅读

相关 L2正则化缓解过拟合实例

> 正则化(Regularization) 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。也就是目标函数变成了原始损失函数+额

「爱情、让人受尽委屈。」/ 2021年09月25日 13:36/ 0 赞/ 374 阅读