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除此之外，我还有一个在同一模型中学习的注意力地图。
我希望这个注意力图尽可能小，所以我使用了正则化。问题来了:如何设置正确的正则化参数？出于这个原因，我训练我的模型一次没有正则化，第二次使用正则化。
浏览 4提问于2018-10-01得票数 0
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模型拟合训练数
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下面是我的fit方法 history = model.fit( y_train, epochs=2, # monitoring validation loss and metrics validation_data=(x_val, y_val),
Epoch 1/2
782/782 [==========
浏览 18提问于2020-12-25得票数 0
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我正在训练一个神经网络，并得到关于损失和验证损失的结果：
这些是200个时期，批量大小为16,500个训练样本和200个验证样本。
浏览 0提问于2019-07-29得票数 1
高偏差会导致算法忽略特征与目标输出(欠拟合)之间的相关关系。偏差是训练集对小波动的敏感性造成的误差。训练数据中的随机噪声(过度拟合)建模算法可能导致高方差。”卡格尔说：数据科学：或者来自堆栈交换的另一个问题：
过拟合与高偏差相关，过度拟合与高方差相关
浏览 0提问于2022-12-20得票数 0
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多层感知器二分类中的欠拟合问题
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我的MLP模型的代码如下： def MLP_model():model.add(Dense(1024,input_dim=15, activation='reluverbose=1) 我得到的结果如下： Accuracy: 0.923045Recall: 0.833308
F1 score: 0.908728 然而，从训练曲线来看，我怀疑该模型是欠拟合的(基于this article)：The Model's Trai
浏览 34提问于2020-06-19得票数 0
在任何预测任务中，将模型与训练过程中观察到的数据“拟合”的过程最好描述为.从线性模型开始，然后扩展该模型的维数，直到它符合数据。从线性模型开始，然后回归直线的形状，直到它符合数据。
这是我感到困惑的四点。哪一个/一个是真的？
浏览 0提问于2020-07-28得票数 0
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我正在使用gensim word2vec训练一个skipgram模型。为了避免模型的过度拟合，我想在基于不同数据集的特定精度测试的参数中传递的纪元数之前退出训练。
浏览 0提问于2019-09-27得票数 2
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我不明白为什么我有三种不同的行为取决于我使用的分类器，即使它们应该并驾齐驱。from sklearn import datasetsfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.model_selection import cross_validate
import matplotlib.pyplot as
浏览 7提问于2022-07-20得票数 1
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我的训练集是5984，测试集是1496 (KITTI跟踪训练数据集)。
在Tensorflow中拟合模型时，批量大小和纪元数应该有多大？有没有什么基于数据输入大小的经验法则？我应该将其拆分为训练/val/test，还是继续使用当前拆分的train/val？
浏览 14提问于2017-07-03得票数 0
但是，我不明白，size代表什么？这是否意味着Doc2Vec将从一个单词中查找多远，以预测下一个单词？或者这是什么意思？
浏览 2提问于2016-06-16得票数 1
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我目前正在处理一个非常不平衡的数据集：30 000宗欺诈交易(占交易总额的0.1%)验证数据的F1评分: 0.8699220352892901验证数据得分: 0.9254554224474641虽然我的训练数据的F1分数很高，但它的分数却很高，而我的训练数据的分数却很高。我想知道我的<em
浏览 0提问于2023-05-22得票数 0
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从libsvm获得100%的精度
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我正在使用libSVM (使用线性内核)训练和交叉验证(10倍)数据。
该数据包含1800个fMRI强度体素，表示为单个数据点。在svm列车的训练集文件中大约有88个数据点.
浏览 0提问于2014-01-27得票数 1
我正在对970个样本进行训练，并对243个样本进行验证。
在Keras中拟合模型以优化val_acc时，批处理大小和纪元数应该有多大？有没有什么基于数据输入大小的经验法则？
浏览 1提问于2016-01-28得票数 83
我正在处理文档分类问题，并尝试应用基本的RNN/LSTM模型。我知道如果测试访问。低于训练ac.，它可能是过拟合的。而过拟合的原因是，模型甚至训练了训练数据集的噪声。但我认为，如果发生了过度
浏览 0提问于2020-04-24得票数 0
2)我们希望使用ExtraTreeRegressor来实现拟合的Q迭代，其中我们在for循环中执行ExtraTreeRegressor (96个时间步)。
浏览 1提问于2014-06-19得票数 2
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检查过拟合
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我希望确保我的模型不会过度拟合。我使用交叉验证检查了过拟合。所有折叠的结果都是close.But的，同时我检查了训练和测试预测。测试大小为0.25。而且训练和测试预测是如此不同。这表明我的模型过拟合了。我应该相信哪个结果？交叉验证或测试/训练prediction.Is我的模型过拟合？
注意:我使用的是python。Sklearn用于交叉验证、训练测试拆分和建模
浏览 0提问于2020-03-10得票数 0
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