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欠擬合,深度學習訓練的時候為什么沒有出現(xiàn)欠擬合

來源:整理 時間:2025-02-22 13:59:54 編輯:智能門戶 手機版

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1,深度學習訓練的時候為什么沒有出現(xiàn)欠擬合

這個誰跟你說的.. 沒有訓練好就是欠擬合啊,但是這個是可以通過迭代次數(shù)來解決的, 所以不與討論。 真正要小心的是過擬合
我不會~~~但還是要微笑~~~:)

深度學習訓練的時候為什么沒有出現(xiàn)欠擬合

2,什么是機器學習的過擬合和欠擬合

對于一個監(jiān)督學習模型來說, 過小的特征集合使得模型過于簡單,過大的特征集合使得模型過于復雜 。對于特征集過小的情況,稱之為 欠擬合( underfitting ) 對于特征集過大的情況,稱之為 過擬合( overfitting )
沒看懂什么意思?

什么是機器學習的過擬合和欠擬合

3,為什么會產(chǎn)生過擬合有哪些方法可以預防或克服過擬合

首先欠擬合、過擬合沒有明確的定義分界 明顯的未充分利用數(shù)據(jù),擬合結(jié)果不符合預期,甚至不能有效擬合訓練集,我們可以認為欠擬合 考慮過多,超出自變量的一般含義維度,過多考慮噪聲,會造成過擬合 可以認為預測準確率、召回率都比理論上最佳擬。
我是來看評論的

為什么會產(chǎn)生過擬合有哪些方法可以預防或克服過擬合

4,神經(jīng)網(wǎng)絡欠擬合是不是每次輸出結(jié)果都一樣稱為欠擬合都準確無誤

不是的。神經(jīng)網(wǎng)絡訓練有訓練集和測試集,一般數(shù)據(jù)比為7:3或8:2。訓練集用于生成神經(jīng)網(wǎng)絡的邏輯,測試集用于驗證神經(jīng)網(wǎng)絡的正確性。如果訓練集的準確率很高,而測試集很低,說明訓練集模擬出的邏輯僅對訓練集適用,而和實際差異很大,這種現(xiàn)象稱為過擬合。如果訓練集和測試集準確率都很低,說明由于數(shù)據(jù)本身原因,或神經(jīng)網(wǎng)絡的不良特性,導致神經(jīng)網(wǎng)絡無法符合實際邏輯,這種現(xiàn)象稱為欠擬合。
欠擬合和過擬合都是沒有明顯界定范圍的詞, 類似于微辣,正常,變態(tài)辣一個意思.和模型和鑒定標準都有關(guān)系

5,什么是過擬合

過擬合:為了得到一致假設而使假設變得過度復雜稱為過擬合。想像某種學習算法產(chǎn)生了一個過擬合的分類器,這個分類器能夠百分之百的正確分類樣本數(shù)據(jù)(即再拿樣本中的文檔來給它,它絕對不會分錯),但也就為了能夠?qū)颖就耆_的分類,使得它的構(gòu)造如此精細復雜,規(guī)則如此嚴格,以至于任何與樣本數(shù)據(jù)稍有不同的文檔它全都認為不屬于這個類別!
對于一個監(jiān)督學習模型來說, 過小的特征集合使得模型過于簡單,過大的特征集合使得模型過于復雜 。對于特征集過小的情況,稱之為 欠擬合( underfitting ) 對于特征集過大的情況,稱之為 過擬合( overfitting )

6,神經(jīng)網(wǎng)絡什么過擬合什么是欠擬合

欠擬合是指模型不能在訓練集上獲得足夠低的誤差。而過擬合是指訓練誤差和測試誤差之間的差距太大。通過調(diào)整模型的容量(capacity),我們可以控制模型是否偏向于過擬合或者欠擬合。通俗地,模型的容量是指其擬合各種函數(shù)的能力。容量低的模型可能很難擬合訓練集。容量高的模型可能會過擬合,因為記住了不適用于測試集的訓練集性質(zhì)。
過擬合現(xiàn)象一般都是因為學習的過于精確,就好比讓機器學習人臉,取了100個人的臉訓練,但是由于你學習的過精確,導致除了這個樣本100人外 其他的人臉神經(jīng)網(wǎng)絡都認為不是人臉,實際我們只需要學習人臉的基本特征 而不是詳細到人的皮膚細膩 眼睛大小等過于細致的特征,這樣可以保證機器還是能識別別的圖片中的人臉的
文章TAG:擬合深度深度學習學習欠擬合

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