真实的国产乱ⅩXXX66竹夫人,五月香六月婷婷激情综合,亚洲日本VA一区二区三区,亚洲精品一区二区三区麻豆

成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合與解決辦法

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合與解決辦法,文章內(nèi)容質(zhì)量較高,因此小編分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司專業(yè)提供成都主機(jī)托管四川主機(jī)托管成都服務(wù)器托管四川服務(wù)器托管,支持按月付款!我們的承諾:貴族品質(zhì)、平民價(jià)格,機(jī)房位于中國(guó)電信/網(wǎng)通/移動(dòng)機(jī)房,多線服務(wù)器托管服務(wù)有保障!

什么是過(guò)擬合

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目而言,過(guò)擬合(overfitting)這個(gè)問(wèn)題一般都會(huì)遇到。什么是過(guò)擬合呢?

維基百科:

  • 在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,過(guò)擬合現(xiàn)象是指在擬合一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型時(shí),使用過(guò)多參數(shù)。對(duì)比于可獲取的數(shù)據(jù)總量來(lái)說(shuō),一個(gè)荒謬的模型只要足夠復(fù)雜,是可以完美地適應(yīng)數(shù)據(jù)。過(guò)擬合一般可以視為違反奧卡姆剃刀原則。當(dāng)可選擇的參數(shù)的自由度超過(guò)數(shù)據(jù)所包含信息內(nèi)容時(shí),這會(huì)導(dǎo)致最后(擬合后)模型使用任意的參數(shù),這會(huì)減少或破壞模型一般化的能力更甚于適應(yīng)數(shù)據(jù)。過(guò)擬合的可能性不只取決于參數(shù)個(gè)數(shù)和數(shù)據(jù),也跟模型架構(gòu)與數(shù)據(jù)的一致性有關(guān)。此外對(duì)比于數(shù)據(jù)中預(yù)期的噪聲或錯(cuò)誤數(shù)量,跟模型錯(cuò)誤的數(shù)量也有關(guān)。

  • 過(guò)擬合現(xiàn)象的觀念對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)也是很重要的。通常一個(gè)學(xué)習(xí)算法是借由訓(xùn)練示例來(lái)訓(xùn)練的。亦即預(yù)期結(jié)果的示例是可知的。而學(xué)習(xí)者則被認(rèn)為須達(dá)到可以預(yù)測(cè)出其它示例的正確的結(jié)果,因此,應(yīng)適用于一般化的情況而非只是訓(xùn)練時(shí)所使用的現(xiàn)有數(shù)據(jù)(根據(jù)它的歸納偏向)。然而,學(xué)習(xí)者卻會(huì)去適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中太特化但又隨機(jī)的特征,特別是在當(dāng)學(xué)習(xí)過(guò)程太久或示例太少時(shí)。在過(guò)擬合的過(guò)程中,當(dāng)預(yù)測(cè)訓(xùn)練示例結(jié)果的表現(xiàn)增加時(shí),應(yīng)用在未知數(shù)據(jù)的表現(xiàn)則變更差。

  • 相對(duì)于過(guò)擬合是指,使用過(guò)多參數(shù),以致太適應(yīng)數(shù)據(jù)而非一般情況,另一種常見(jiàn)的現(xiàn)象是使用太少參數(shù),以致于不適應(yīng)數(shù)據(jù),這則稱為欠擬合(underfitting),或稱:擬合不足現(xiàn)象。

這里不展開(kāi)說(shuō)明欠擬合現(xiàn)象,后續(xù)補(bǔ)上??偟膩?lái)說(shuō),是學(xué)習(xí)得過(guò)頭了,死記硬背的那種學(xué)習(xí),對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)得非常準(zhǔn)確,但當(dāng)遇到新的問(wèn)題時(shí)候,泛化能力不行,無(wú)法作出正確的預(yù)測(cè)。

大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合與解決辦法

綠線代表過(guò)擬合模型,黑線代表正則化模型。雖然綠線完美的匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù),但太過(guò)依賴,并且與黑線相比,對(duì)于新的測(cè)試數(shù)據(jù)上具有更高的錯(cuò)誤率。

知乎

知乎上有個(gè)帖子:用簡(jiǎn)單易懂的語(yǔ)言描述「過(guò)擬合 overfitting」?

過(guò)擬合其實(shí)就是一種機(jī)器學(xué)習(xí)沒(méi)找到正確的規(guī)律情況,所以要搞懂什么是過(guò)擬合首先得搞懂為什么機(jī)器學(xué)習(xí)能找出正確規(guī)律。

大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合與解決辦法

具體情況

實(shí)際中遇到的問(wèn)題,訓(xùn)練和測(cè)試曲線如下:

大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合與解決辦法

可以看到訓(xùn)練損失一直下降,但測(cè)試損失先下降后上升。

解決辦法

        在統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)中,為了避免過(guò)擬合現(xiàn)象,須要使用額外的技巧,以指出何時(shí)會(huì)有更多訓(xùn)練而沒(méi)有導(dǎo)致更好的一般化。具體有以下幾種方法:

  • 獲取更多數(shù)據(jù);

  • 使用合適的模型;

  • 結(jié)合多種模型;

  • 貝葉斯方法;

大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合與解決辦法

增大訓(xùn)練數(shù)據(jù)后,加入earlystopping,曲線稍微好點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合與解決辦法

關(guān)于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合與解決辦法就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到。


網(wǎng)站欄目:大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合與解決辦法
本文鏈接:http://weahome.cn/article/ggghdi.html

其他資訊

在線咨詢

微信咨詢

電話咨詢

028-86922220(工作日)

18980820575(7×24)

提交需求

返回頂部