开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在模型上拟合数据时出错。目标输出需要匹配

在模型上拟合数据时出错是指在使用机器学习或统计模型时，模型无法准确地拟合给定的数据集。这种情况可能发生在训练模型时或者在使用模型进行预测时。

出现模型拟合数据时的错误可能有多种原因，下面是一些可能的原因和解决方法：

数据质量问题：模型拟合数据时出错可能是因为数据集中存在噪声、缺失值或异常值。解决方法包括数据清洗、异常值处理和缺失值填充等。
模型选择问题：选择不合适的模型可能导致拟合错误。不同的问题需要选择不同类型的模型，例如线性回归、决策树、支持向量机等。在选择模型时，需要考虑数据的特征、问题的复杂度和模型的性能等因素。
模型参数问题：模型的参数设置不当也可能导致拟合错误。解决方法包括调整模型参数、使用交叉验证等技术来选择最佳参数。
过拟合或欠拟合问题：过拟合指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现较差；欠拟合指模型无法很好地拟合训练数据。解决方法包括增加训练数据、减少模型复杂度、使用正则化技术等。
特征选择问题：选择不合适的特征可能导致模型拟合错误。解决方法包括特征工程、特征选择和降维等技术。
数据不平衡问题：如果数据集中不同类别的样本数量不平衡，模型可能倾向于拟合数量较多的类别。解决方法包括过采样、欠采样和集成学习等技术。

针对模型拟合数据时出错的问题，腾讯云提供了多个相关产品和服务：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了丰富的机器学习工具和算法，帮助用户构建和训练模型。
腾讯云数据清洗服务（https://cloud.tencent.com/product/dqc）：提供了数据质量检测和清洗的功能，帮助用户处理数据中的噪声、缺失值和异常值等问题。
腾讯云自动特征工程（https://cloud.tencent.com/product/fe）：提供了自动化特征工程的功能，帮助用户选择和构建合适的特征。
腾讯云模型评估与调优（https://cloud.tencent.com/product/meto）：提供了模型评估和调优的功能，帮助用户选择最佳的模型参数和调整模型复杂度。
腾讯云集成学习（https://cloud.tencent.com/product/ensemble-learning）：提供了集成学习的功能，帮助用户解决数据不平衡问题。

通过使用腾讯云的相关产品和服务，用户可以更好地解决模型拟合数据时出错的问题，并提高模型的准确性和性能。

相关搜索:在Matlab中拟合模型时出错重新排列数据以拟合事件-时间模型时出错在训练和测试数据上拟合最终模型在TPU上的Colab中训练模型时出错在训练数据上拟合模型时没有错误，但在测试集上预测时出现NotFittedError Keras模型在训练数据集上的评估精度低于拟合精度在R中使用fitdist将数据拟合到Gumbel分布时出错尝试插入数据时在ConfigurationManager上出错在完整数据帧上拟合模型后，如何从数据帧预测单行在rasa-x上使用MITIE部署rasa模型时出错在Android上使用firebase检索数据时出错在promise上出现模式匹配异常时出现意外输出在wordpress上建立数据库连接时出错在FlatList(本机)上呈现数据时出错- React本机在wordpresss上建立数据库连接时出错在HANA数据库上运行事务时出错在PostgreSQL上创建数据库转储时出错在音频文件上对机器学习模型进行单元测试时出错查询django数据库时出错: ValueError:注释'code‘与模型上的字段冲突在具有两个输出的模型中使用自定义keras图层创建时出错

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

将公平注入AI：机器学习模型即使在不公平数据上训练也能产生公平输出

如果使用不平衡的数据集训练机器学习模型，比如一个包含远多于肤色较浅的人的图像的数据集，则当模型部署在现实世界中时，该模型的预测存在严重风险。但这只是问题的一部分。...麻省理工学院的研究人员发现，在图像识别任务中流行的机器学习模型在对不平衡数据进行训练时实际上会编码偏差。...即使使用最先进的公平性提升技术，甚至在使用平衡数据集重新训练模型时，模型中的这种偏差也无法在以后修复。因此，研究人员想出了一种技术，将公平性直接引入模型的内部表示本身。...这使模型即使在不公平数据上进行训练也能产生公平的输出，这一点尤其重要，因为很少有平衡良好的数据集用于机器学习。...他们在面部识别和鸟类分类这两项任务上测试了他们的方法，发现无论他们使用什么数据集，它都能减少嵌入空间和下游任务中由偏差引起的性能差距。

3982 0

将公平注入AI：机器学习模型即使在不公平数据上训练也能产生公平输出

大数据文摘转载自数据派THU 如果使用不平衡的数据集训练机器学习模型，比如一个包含远多于肤色较浅的人的图像的数据集，则当模型部署在现实世界中时，该模型的预测存在严重风险。但这只是问题的一部分。...麻省理工学院的研究人员发现，在图像识别任务中流行的机器学习模型在对不平衡数据进行训练时实际上会编码偏差。...即使使用最先进的公平性提升技术，甚至在使用平衡数据集重新训练模型时，模型中的这种偏差也无法在以后修复。因此，研究人员想出了一种技术，将公平性直接引入模型的内部表示本身。...这使模型即使在不公平数据上进行训练也能产生公平的输出，这一点尤其重要，因为很少有平衡良好的数据集用于机器学习。...他们在面部识别和鸟类分类这两项任务上测试了他们的方法，发现无论他们使用什么数据集，它都能减少嵌入空间和下游任务中由偏差引起的性能差距。

5332 0

独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由（附链接）

你从哪里开始检查是否你的模型输出了垃圾（例如，预测输出了平均值，或者它的准确性真的很差)？由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。...如果对一个模型进行微调，要仔细检查预处理，因为它应该与原始模型的训练相同。 4. 验证输入数据是否正确。 5. 从一个非常小的数据集（2-20个样本）开始。对它进行过度拟合，并逐渐添加更多的数据。...因此，打印/显示几批输入和目标输出，以确保它们是正确的。 2.尝试随机输入尝试传入随机数而不是实际数据，看看错误是否相同。如果是这样，这是一个确定的信号，说明你的网络在某个时候将数据转换为了垃圾。...检查预训练模型的预处理如果你使用的是预训练模型，请确保使用的规范化和预处理与训练时使用的模型相同。例如，一个图像像素是否应该在[0,1]、[- 1,1]或[0,255]范围内。 15....在优秀的“程序员实践深度学习”课程中，Jeremy Howard建议首先摆脱不拟合。这意味着你要对训练数据进行充分的过拟合，然后才能解决过拟合问题。 31.

8111 0

你的神经网络不起作用的37个理由

你从哪里开始检查是否你的模型输出了垃圾（例如，预测输出了平均值，或者它的准确性真的很差)？由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。...如果对一个模型进行微调，要仔细检查预处理，因为它应该与原始模型的训练相同。 4. 验证输入数据是否正确。 5. 从一个非常小的数据集（2-20个样本）开始。对它进行过度拟合，并逐渐添加更多的数据。...因此，打印/显示几批输入和目标输出，以确保它们是正确的。 2.尝试随机输入尝试传入随机数而不是实际数据，看看错误是否相同。如果是这样，这是一个确定的信号，说明你的网络在某个时候将数据转换为了垃圾。...与其他形式的正则化（权重L2、dropout等）结合使用过多会导致网络不匹配。 14. 检查预训练模型的预处理如果你使用的是预训练模型，请确保使用的规范化和预处理与训练时使用的模型相同。...在优秀的“程序员实践深度学习”课程中，Jeremy Howard建议首先摆脱不拟合。这意味着你要对训练数据进行充分的过拟合，然后才能解决过拟合问题。 31.

7730 0

独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由（附链接）

你从哪里开始检查是否你的模型输出了垃圾（例如，预测输出了平均值，或者它的准确性真的很差)？由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。...如果对一个模型进行微调，要仔细检查预处理，因为它应该与原始模型的训练相同。 4. 验证输入数据是否正确。 5. 从一个非常小的数据集（2-20个样本）开始。对它进行过度拟合，并逐渐添加更多的数据。...因此，打印/显示几批输入和目标输出，以确保它们是正确的。 2.尝试随机输入尝试传入随机数而不是实际数据，看看错误是否相同。如果是这样，这是一个确定的信号，说明你的网络在某个时候将数据转换为了垃圾。...检查训练/验证/测试集的预处理 CS231n指出了一个常见的陷阱： “…任何预处理统计数据(例如数据平均值)必须只计算在训练数据上，然后应用于验证/测试数据。...在优秀的“程序员实践深度学习”课程中，Jeremy Howard建议首先摆脱不拟合。这意味着你要对训练数据进行充分的过拟合，然后才能解决过拟合问题。 31.

7782 0

深度学习500问——Chapter13：优化算法（3）

（2）提前停止训练：提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理，能减少方差的同时增加偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。...而不同类型的模型，在不同数据上的优化成本都可能不一样，所以在探索模型时需要尽可能挑选优化简单，训练效率更高的模型进行训练。...解刨模型一般需要在训练时注意误差变化、注意训练和验证集的差异；出现一些NaN或者INf等情况时，需要打印观察内部输出，确定问题出现的时间和位置；在完成训练后，需要测试模型的输出是否正确合理，以确认评价指标是否符合该数据场景...这个问题出现总会和模型过拟合表现很相似，即在训练集上能体现非常不错的性能，但在测试集上表现总是差强人意，区别在于如果遇到的是数据不匹配的问题，通常在用一批和训练集有着相同或者相似分布的数据上仍然能取得不错的结果...但很多时候，当测试集上结果表现很差时，很多初学者可能会直接将问题定位在模型过拟合上，最后对模型尝试各种方法后，性能却始终不能得到有效提升。当遇到这种情况时，建议先定位出是否存在数据不匹配的问题。

1061 0

深度 | 理解神经网络中的目标函数

GP 模型在数据点上是确定的，但是在其他地方是不确定的（图片来自 Sklearn）。通过在训练集上训练，判别式模型可以学习数据（代表了一个类或是真值）中的特征。...然而，为了保证函数在整个数据空间上能够得到很好的校准，一定需要极大的数据集才行。通常，一个标准的神经网络都会使用 MLE 来进行优化，知道这一点很重要。...使用 MLE 进行优化可能会让模型发生过拟合，所以模型需要大量数据来让过拟合问题减弱。机器学习的目标不是去寻找一个对训练数据解释度最好的模型。...我们更需要的是找到一个可以在训练集外的数据上也有很好泛化能力的模型。在这里，最大后验概率（MAP）方法是一个有效的可选方案，当概率模型遭遇过拟合问题时我们经常会使用它。...就本质而言，使用了 MAP 你就是在最大化一系列参数θ（给定数据下，在θ上假设一个先验概率分布）的概率： ? 使用 MLE 时，我们只会考虑方程的第一个元素（模型在何种程度上解释了训练数据）。

2K9 0

MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据|附代码数据

年龄体重身高颈围胸围腹部周长臀围大腿周长膝盖周长踝关节周长肱二头肌(伸展)周长前臂周长腕围这是一个拟合问题的例子，其中输入与相关的目标输出相匹配，我们希望创建一个神经网络，它不仅可以估计已知的目标...十三个物理属性将作为神经网络的输入，而体脂百分比将是目标。该网络通过使用已经知道体脂百分比的人体数据来建立模型，来训练它产生目标值。准备数据函数拟合的数据是两个矩阵，即输入矩阵X和目标矩阵T。...一般来说，更难的问题需要更多的神经元，也许需要更多的层。较简单的问题则需要较少的神经元。输入和输出的大小为0，因为神经网络还没有被配置为与我们的输入和目标数据相匹配。将在网络被训练时进行。...只要网络在验证集上继续改进，训练就会继续。测试集提供了一个完全独立的网络准确性的衡量标准。...最终的网络是在验证集上表现最好的网络。plotperform(tr)测试神经网络现在可以测量训练后的神经网络的均方误差与测试样本的关系。我们可以了解该网络在应用于真实数据时的表现如何。

9440 0

经验分享 | 解决NN不work的37个方法

与训练相关的问题如何使用这份指引出错的原因千千万，但其中某些因素是更容易发现和修改的，所以作者给出了一个短短的列表，列出出错时他最先用来自检的一些方法： 1....打乱数据集 Shuffle the dataset 如果你的数据集在训练时没有打乱，甚至说是按一个特定的方式排序的（比如按类标的大小），那么很可能会对模型的学习造成负面影响。...（比如数据的均值）都应该只在训练集上进行计算，然后再应用到验证集和测试集上。...尝试解决简化版的问题 Try solving a simpler version of the problem 比方说要做目标检测，网络要同时输出目标的类别和坐标，那么可以先试试解决一个简化的问题——...在一个极小的数据集上实验 Solve for a really small dataset 取数据集的一个非常小的子集来做实验，过拟合这个子数据集，保证模型在这个数据集上是能work的（如果连这么小的数据集都过拟合不了

1.3K2 0

机器学习模型出错的四大原因及如何纠错

可供选择的机器学习模型并不少。我们可以用线性回归来预测一个值，用逻辑回归来对不同结果分类，用神经网络来对非线性行为建模。我们建模时通常用一份历史数据让机器学习模型学习一组输入特性的关系，以预测输出。...出现高方差或者“过拟合”时，机器学习模型过于准确，以至于完美地拟合了实验数据。这种结果看上去不错，但需引起注意，因为这样的模型往往无法适用于未来数据。...例如把模型在 70% 的数据上做训练，然后用剩下的 30% 数据来测量失误率。如果模型在训练数据和测试数据上都存在着高失误，那这个模型在两组数据都欠拟合，也就是有高偏差。...如果模型在训练集上失误率低，而在测试集上失误率高，这就意味着高方差，也就是模型无法适用于第二组数据。...如果模型整体上在训练集（过往数据）和测试集（未来数据）上都失误率较低，你就找到了一个“正好”的模型，在偏差度和方差度间达到了平衡。低精确率还是低召回率 ?

1.4K8 0

机器学习（一）导论

所谓过拟合（over-fitting）其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。...打个比喻就是当我需要建立好一个模型之后，比如是识别一只狗狗的模型，我需要对这个模型进行训练。恰好，我训练样本中的所有训练图片都是二哈，那么经过多次迭代训练之后，模型训练好了，并且在训练集中表现得很好。...将一只金毛的测试样本放进这个识别狗狗的模型中，很有可能模型最后输出的结果就是金毛不是一条狗（因为这个模型基本上是按照二哈的特征去打造的）。...所以这样就造成了模型过拟合，虽然在训练集上表现得很好，但是在测试集中表现得恰好相反，在性能的角度上讲就是协方差过大（variance is large），同样在测试集上的损失函数（cost function...还是拿刚才的模型来说，可能二哈被提取的特征比较少，导致训练出来的模型不能很好地匹配，表现得很差，甚至二哈都无法识别过拟合产生的原因噪声：永远没有完美的数据，数据里的噪声会影响模型的学习。

4525 0

如何按时交付机器学习项目：机器学习工程循环简介

提示要做一个好的测试集：由于团队的目标是在测试集上表现良好，即测试集实际上是对团队目标的描述。因此，测试集应该反映产品或业务的需求。...没有足够的训练数据来学习潜在模式，使之无法训练成良好的模型。训练数据的分布与开发或测试数据分布不匹配。模型的超参数设置很差。...模型中编码的“inductive prior”与数据匹配不佳。例如，当数据由线性函数表示时，如果你使用的是最近邻方法，则除非你有很多的训练数据，否则你可能会很难泛化。...尝试一种更容易调优的模型。在深度学习中，具有批量归一化的网络或残差网络可能更容易训练。如果模型无法很好地拟合训练数据：使用更大或更具表现力的模型类。例如，使用决策树时，你可以使树更深。...检查模型在标记错误，缺少字段等的训练集上出错的实例。在训练数据清理上投入时间可以显著改善结果。如果模型没有泛化到开发集：添加更多训练数据。

7374 0

MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据

年龄体重身高颈围胸围腹部周长臀围大腿周长膝盖周长踝关节周长肱二头肌(伸展)周长前臂周长腕围这是一个拟合问题的例子，其中输入与相关的目标输出相匹配，我们希望创建一个神经网络...十三个物理属性将作为神经网络的输入，而体脂百分比将是目标。该网络通过使用已经知道体脂百分比的人体数据来建立模型，来训练它产生目标值。准备数据函数拟合的数据是两个矩阵，即输入矩阵X和目标矩阵T。...一般来说，更难的问题需要更多的神经元，也许需要更多的层。较简单的问题则需要较少的神经元。输入和输出的大小为0，因为神经网络还没有被配置为与我们的输入和目标数据相匹配。将在网络被训练时进行。...最终的网络是在验证集上表现最好的网络。 plotperform(tr) ? 测试神经网络现在可以测量训练后的神经网络的均方误差与测试样本的关系。我们可以了解该网络在应用于真实数据时的表现如何。...另一个衡量神经网络对数据拟合程度的方法是回归图。这里的回归图是在所有样本中绘制的。回归图显示了实际网络输出与目标值的关系。

4523 0

机器学习算法在自动驾驶领域的应用大盘点！

监督学习算法使用训练数据集学习，并且能够持续学习直到达到设定的置信水平（最小化出错概率）。监督学习算法分为回归、分类和异常检测以及数据降维。无监督学习算法，则尝试挖掘有限数据的价值。...在分类前，关键步骤是在一个数据集上的模式识别。这类算法称为数据约简算法。数据约简算法有助于降低数据集的边缘、对象的直线（拟合出来的线段）和圆弧的边缘。线段与边缘匹配，到直角后，该匹配会产生一段线段。...利用采样图像的统计模型，可以快速在线识别和离线学习。这个模型可以进一步延伸到不需要大量人类建模的其他对象。算法返回的对象位置，作为在线阶段的输出和对象出现的概率。回归算法能够用来短程预测和长程训练。...神经网络回归模型神经网络可以用到回归、分类或者其他无监督学习上，来汇总没有标记的数据，分类这些数据，或者在监督学习后预测一个连续值。...激活函数常用的是ReLU（修正线性单元），因为它不会像sigmoid激活函数在浅层梯度膨胀。ReLU在隐藏层输出的激活值a，经过求和后成为输出层的输出。这暗示：一个神经网络用做回归时只有一个输出节点。

1K7 0

机器学习在自动驾驶方面的应用

对图像进行过滤变得十分必要，以剔除一些不相关的样本得到用于分类的实例数据。在分类前，关键步骤是在一个数据集上的模式识别。这类算法称为数据约简算法。...数据约简算法有助于降低数据集的边缘、对象的直线（拟合出来的线段）和圆弧的边缘。线段与边缘匹配，到直角后，该匹配会产生一段线段。和弧线一样，圆弧与一串直线段匹配。...利用采样图像的统计模型，可以快速在线识别和离线学习。这个模型可以进一步延伸到不需要大量人类建模的其他对象。算法返回的对象位置，作为在线阶段的输出和对象出现的概率。回归算法能够用来短程预测和长程训练。...神经网络回归模型神经网络可以用到回归、分类或者其他无监督学习上，来汇总没有标记的数据，分类这些数据，或者在监督学习后预测一个连续值。...激活函数常用的是ReLU（修正线性单元），因为它不会像sigmoid激活函数在浅层梯度膨胀。ReLU在隐藏层输出的激活值a，经过求和后成为输出层的输出。这暗示：一个神经网络用做回归时只有一个输出节点。

1.3K4 0

机器学习算法在自动驾驶领域的应用大盘点！

对图像进行过滤变得十分必要，以剔除一些不相关的样本得到用于分类的实例数据。在分类前，关键步骤是在一个数据集上的模式识别。这类算法称为数据约简算法。...数据约简算法有助于降低数据集的边缘、对象的直线（拟合出来的线段）和圆弧的边缘。线段与边缘匹配，到直角后，该匹配会产生一段线段。和弧线一样，圆弧与一串直线段匹配。...利用采样图像的统计模型，可以快速在线识别和离线学习。这个模型可以进一步延伸到不需要大量人类建模的其他对象。算法返回的对象位置，作为在线阶段的输出和对象出现的概率。回归算法能够用来短程预测和长程训练。...神经网络回归模型神经网络可以用到回归、分类或者其他无监督学习上，来汇总没有标记的数据，分类这些数据，或者在监督学习后预测一个连续值。...激活函数常用的是ReLU（修正线性单元），因为它不会像sigmoid激活函数在浅层梯度膨胀。ReLU在隐藏层输出的激活值a，经过求和后成为输出层的输出。这暗示：一个神经网络用做回归时只有一个输出节点。

1.1K5 0

自动驾驶中激光雷达检测障碍物理论与实践

该算法的目标是识别一组点中的异常值。点云的输出通常表示一些形状。有些形状表示障碍物，有些只是表示地面上的反射。RANSAC的目标是识别这些点，并通过拟合平面或直线将它们与其他点分开。...原始点云为了拟合直线，我们可以考虑线性回归。但是有这么多的异常值，线性回归会试图平均结果，而得出错误的拟合结果，与线性回归相反，这里的ransac算法将识别这些异常值，且不会拟合它们。...如上图所示我们可以将这条线视为场景的目标路径（即道路），而孤立点则是障碍物。它是如何工作的？过程如下：随机选取2个点将线性模型拟合到这些点计算每隔一点到拟合线的距离。...如果距离在定义的阈值距离公差范围内，则将该点添加到内联线列表中。因此需要算法一个参数：距离阈值。最后选择内点最多的迭代作为模型；其余的都是离群值。...如下图这里用不同颜色来代表聚类后的障碍物点云簇计算KD树在进行点云聚类问题时，由于一个激光雷达传感器可以输出几万个点云，这将意味有上万次的欧几里德距离计算。

1.2K3 0

因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(6)

决策树是一种用于分类或者回归的无参数监督学习算法，决策树的目标是通过数据推导出简单的决策规则用以创建一个可以预测目标变量值的模型。...在树模型的结构中，叶子节点表示类标签，分支节点表示推导出这些类标签的决策特征。如果目标变量是连续变量，那么称为回归树，其预测误差由观测值与预测值的平方差来度量。...在CART模型中，对数据空间进行分区，并对每个分区空间拟合一个简单的预测模型，因此每个分区都可以用决策树的图形表示。...此外，它不需要知道这些变量之间的相关关系，因此在拟合模型时需要较少的人为设定。此外，它可以通过使很多弱预测器结合的方式，产生合适的不确定性区间，也可以处理连续策略变量和缺失数据[53]。...这种基于树的框架对预设模型的出错有很好的鲁棒性，并且具有高度的灵活性和最小的手动调优。

1.6K5 1

训练的神经网络不工作？一文带你跨过这37个坑

因此打印／显示若干批量的输入和目标输出，并确保它们正确。 2. 尝试随机输入尝试传递随机数而不是真实数据，看看错误的产生方式是否相同。如果是，说明在某些时候你的网络把数据转化为了垃圾。...检查你的预训练模型的预处理过程如果你正在使用一个已经预训练过的模型，确保你现在正在使用的归一化和预处理与之前训练模型时的情况相同。...例如，如果目标输出是一个物体类别和坐标，那就试着把预测结果仅限制在物体类别当中（尝试去掉坐标）。 17.「碰巧」寻找正确的损失还是来源于 CS231n 的技巧：用小参数进行初始化，不使用正则化。...在优秀课程《编程人员的深度学习实战》（http://course.fast.ai）中，Jeremy Howard 建议首先解决欠拟合。这意味着你充分地过拟合数据，并且只有在那时处理过拟合。 31....确保它们的大小匹配。例如，参数更新的大小（权重和偏差）应该是 1-e3。考虑可视化库，比如 Tensorboard 和 Crayon。紧要时你也可以打印权重／偏差／激活值。

1.1K10 0

欠拟合和过拟合出现原因及解决方案

模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器学习的目标过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)是导致模型泛化能力不高的两种常见原因，都是模型学习能力与数据复杂度之间失配的结果...过拟合与欠拟合的区别在于，欠拟合在训练集和测试集上的性能都较差，而过拟合往往能较好地学习训练集数据的性质，而在测试集上的性能较差。...在神经网络训练的过程中，欠拟合主要表现为输出结果的高偏差，而过拟合主要表现为输出结果的高方差图示 ?...)，使其虽然可以完美匹配（拟合）训练数据，但是无法适应其他数据集对于神经网络模型：a)对样本数据可能存在分类决策面不唯一，随着学习的进行,，BP算法使权值可能收敛过于复杂的决策面；b)权值学习迭代次数足够多...训练过程需要降低整体的 loss，这时候，一方面能降低实际输出与样本之间的误差，也能降低权值大小 image.png 数据扩增这是解决过拟合最有效的方法，只要给足够多的数据，让模型「看见」尽可能多的

2.2K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭