dropout

tensorflow用dropout解決over fitting

在機器學習中可能會存在過擬合的問題,表現為在訓練集上表現很好,但在測試集中表現不如訓練集中的那麼好。 圖中黑色曲線是正常模型,綠色曲線就是overfitting模型。儘管綠色曲線很精確的區分了所有的訓練資料,但是並沒有描述資料的整體特徵,對新測試資料的適應性較差。 一般用於解決過擬合的方法有增加權重 […]

七、改進神經網路的學習方法(3):過擬合及改進方法(正則化、Dropout)

本部落格主要內容為圖書《神經網路與深度學習》和National Taiwan University (NTU)林軒田老師的《Machine Learning》的學習筆記,因此在全文中對它們多次引用。初出茅廬,學藝不精,有不足之處還望大家不吝賜教。 1. 過擬合   費米曾經表明:有大量自由引數的模型 […]

正則化和dropout

1. 過擬合 先來說說什麼是過擬合,在Andrew Ng的ML課程中有這麼一段描述。 使用一次曲線擬合房價,發現效果並不好,出現欠擬合,是high bias,訓練資料不夠充分。使用二次曲線擬合房價,剛好合適。使用高階曲線擬合,每個點都很完美,這時過擬合出現了,產生了high variance,過度訓 […]