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    过拟合是啥

    的搜索结果
  • 简单理解dropout

    dropout是CNN(卷积神经网络)中的一个trick,能防止过拟合。 关于dropout的详细内容,还是看论文原文好了: Hinton, G. E., et al. (2012). "Improving neural networks by preventing co-adaptation o...

    文章 lovedan 2016-10-18 579浏览量

  • 用PyTorch创建一个图像分类器?So easy!(Part 2)

    在第一部分中,我们知道了为什么以及如何加载预先训练好的神经网络,我们可以用自己的分类器代替已有神经网络的分类器。那么,在这篇文章中,我们将学习如何训练分类器。 训练分类器 首先,我们需要为分类器提供待分类的图像。本文使用ImageFolder加载图像,预训练神经网络的输入有特定的格式,因此,我...

    文章 【方向】 2018-12-17 1549浏览量

  • 正则化方法:L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

    正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练...

    文章 云栖希望。 2017-12-04 1669浏览量

  • 深度学习笔记4:深度神经网络的正则化

    恍恍惚惚,又20天没写了。今天笔者要写的是关于机器学习和深度学习中的一项关键技术:正则化。相信在机器学习领域摸爬滚打多年的你一定知道正则化是防止模型过拟合的核心技术之一,关于欠拟合和过拟合的问题,本篇笔者就不再展开来说,笔者年初就在一篇文章中详细通俗地阐述了过拟合的相关问题。想要看的朋友猛戳谈谈过...

    文章 技术小能手 2018-09-03 2224浏览量

  • 08 集成学习 - XGBoost概述

    概述 __XGBoost__是GBDT算法的一种变种,是一种常用的有监督集成学习算法;是一种伸缩性强、便捷的可并行构建模型的Gradient Boosting算法。 __注意:__这里说可以并行构建模型,并不是说XGBoost建立的下一轮基模型不依赖于上一步的结果,而是指生成每个基模型的决策树时,...

    文章 白尔摩斯 2018-11-28 809浏览量

  • 深度学习笔记5:正则化与dropout

    在笔记 4 中,笔者详细阐述了机器学习中利用正则化防止过拟合的基本方法,对 L1 和 L2 范数进行了通俗的解释。为了防止深度神经网络出现过拟合,除了给损失函数加上 L2 正则化项之外,还有一个很著名的方法——dropout. 废话少说,咱们单刀直入正题。究竟啥是 dropout ? dropo...

    文章 技术小能手 2018-09-04 2789浏览量

  • 机器学习中的范数规则化-L0,L1和L2范式(转载)

    机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的...

    文章 ayew 2017-12-01 829浏览量

  • 超参数、验证集和K-折交叉验证

    云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! ​前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。 超参数 参数:网络模型在训练过程中不断学习自动调节的变量,比如网络的权重和偏差; 超参数:控制模...

    文章 云栖号资讯小哥 2020-04-02 439浏览量

  • L1,L2正则

    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sinat_32502811/article/details/81132640 总体概述: L1L1正...

    文章 bayesianyy 2018-07-20 1168浏览量

  • 论文札记之 - Generative Adversarial Nets

    值此岁末之际,又逢DL浪潮之巅,深觉应该整理下看过的一些 papers,写写自己粗鄙的见解,第一篇就从目前热门的 GAN 开始吧摘要    GAN 是一个框架 ,有两个 model,一个是用于刻画数据分布的生成式模型 G ; 另一个是判别模型 D ,用于判断数据是从 G 生成的还是从训练样本中采样...

    文章 name真难起a 2017-01-27 1694浏览量

  • SVM-VC维和结构风险最小化

    支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上。 置信风险: 分类器对 未知样本进行分类,得到的误差。 经验风险: 训练好的分类器,对训练样本重新分类得到的误差。即样本误差 结构风险:置信风险 + 经验风险 结构风险最小化就是为了防止过拟合而提出来的策略,贝叶斯估计中最大...

    文章 武耀文 2017-05-03 742浏览量

  • 不能更通俗易懂的机器学习名词解释

      train? valid? or test? 机器学习最明显的一个特点是需要大量的数据。特别对监督学习来说,就是需要大量的带标签数据(labeled data)。 很多入门的朋友很快就会遇见模型训练和测试这两个阶段,进而也就了解到带标签数据是要被划分成两个部分的:训练集(training se...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1191浏览量

  • 决策树和Random Forests:优秀的群体智慧

    What is Decision Tree: 说起决策树,就好像是一个ML算法的标配一样,在每本ML的教程里,每个ML的代码库里,每个ML的软件包里,都有决策树的存在。个人认为决策树是一种人类本能的规则判别的算法表达,当我们遇到一个分类问题时,本能的会以一些IF-THEN规则去划分,这是本质的关联...

    文章 尊渊 2016-03-25 2970浏览量

  • 《白话深度学习与TensorFlow》——第2章 深度学习是什么 2.1 神经网络是什么

    第2章 深度学习是什么 2.1 神经网络是什么 要说深度学习(deep learning),就必须先说神经网络,或者称人工神经网络(artificial neural network,ANN)。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系。 人的神经细胞就像图上这样,枝枝杈...

    文章 华章计算机 2017-09-04 2168浏览量

  • Andrew Ng机器学习课程笔记--week6(精度&召回率)

    Advice for applying machine learning 本周主要学习如何提升算法效率,以及如何判断学习算法在什么时候表现的很糟糕和如何debug我们的学习算法。为了让学习算法表现更好,我们还会学习如何解决处理偏态数据(skewed data)。 以下内容部分参考我爱公开课-A...

    文章 marsggbo 2017-08-25 730浏览量

  • 深度学习模型训练痛点及解决方法

    1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的。选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法。我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilene...

    文章 扬易 2018-05-31 4805浏览量

  • 从AlexNet到胶囊网络,CNN这五年(视频详解)

    今年11月7日,Geoffrey Hinton老爷子发表了“Dynamic Routing Between Capsules”的论文,提出了“胶囊网络”,胶囊网络在MNIST手写数字识别上的表现超过了CNN,一时引发了热议。 毕竟,如果Hinton说这玩意儿好用,那它很有可能真的好用! Hint...

    文章 技术小能手 2017-12-22 3767浏览量

  • 5类系统推荐算法,告诉你用户需要什么

    ◆ ◆ ◆ 序言 最近因为PAC平台自动化的需求,开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题,对于算法大神们来说是这样的: 而对于刚接触这个领域的我来说,是这样的: 在深坑外围徘徊了一周后,我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法,作为初探总结,也希望能抛砖引玉,给同...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1987浏览量

  • 深度学习盛会ICLR2017最佳论文都是啥?,雷锋网带你5min过重点(附论文链接)

    雷锋网编者按:万众瞩目的2017年ICLR 于今天在法国召开。该大会是Yann LeCun 、Yoshua Bengio 等几位行业顶级专家于2013年发起。别看它历史不长,影响力却不小,如今已成为深度学习领域一个至关重要的学术盛事。 据雷锋网消息,ICLR论文评选结果于今日新鲜出炉。经过列为评委...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1204浏览量

  • 开发者自述:我是怎样理解支持向量机(SVM)与神经网络的

      SVM与神经网络 支持向量机并不是神经网络,这两个完全是两条不一样的路吧。不过详细来说,线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样,而非线性SVM就完全和神经网络不一样了(是的没错,现实生活中大多问题是非线性的),详情可以参考知乎答案。 这两个冤家一直不争上下,最近基于神经网络的深度学习因...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2194浏览量

  • Facebook的新AI「Rosetta」会识别表情包,还会删帖丨论文

    这些表情包,都见过吧? 平时斗图、发朋友圈、发微博、知乎抖机灵最离不开它们了。 不过,表情包上的那些网络金句都是.jpg或者.gif的图片格式,无法被搜索、无法被计算机监测,字太小不清晰的时候还会让视力不好的同学看不清楚。 总之,图片版的文字有种种不方便的地方。 所以Facebook干脆出了一个能...

    文章 技术小能手 2018-09-13 6490浏览量

  • 聊聊数据挖掘竞赛中的套路与深度学习的局限

    前言 刚好在暑假通过参加 kaggle 的 Zillow Prize 比赛来让我在数据挖掘和机器学习中完成了菜逼到 Level 1 的转变,借知乎的平台总结一下比赛的经验,先声明本文绝不是只列出名词的文章,每一点背后都会有相应的文字解说,各位客官可以安心吃用和讨论。 其次要强调的是这篇文章不承诺带...

    文章 玄学酱 2017-08-02 692浏览量

  • 《数据分析实战 基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一第2章 数据分析的理论、工具、模型

    本节书摘来自华章出版社《数据分析实战基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一书中的第2章,第2.1节,纪贺元 著,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第2章 数据分析的理论、工具、模型 记得在我上研究生的时候,曾经有一位老师问我,什么是足球的“越位”?我很奇怪他为什么问这个问...

    文章 华章计算机 2017-05-02 1833浏览量

  • 用 Tensorflow 搭建能理解语境的聊天机器人!

    想掌握对话沟通,语境为王。 我们将使用Tensorflow构建一个聊天机器人框架,向大家示范如何实现上下文的语境处理。 有没有想过为什么大多数聊天机器人缺乏会话语境? 我们将创建一个聊天机器人框架,为一个小岛上的轻便摩托车租赁店建立一个对话模型。这家小店的聊天机器人需要处理营业时间,预订选项等简...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1216浏览量

  • 【深度学习之美】山重水复疑无路,最快下降问梯度(入门系列之七)

    更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一)人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二)神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三)“机器学习”三重门,“中庸之道...

    文章 【方向】 2017-06-19 23093浏览量

  • 《数据分析实战:基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》——第2章 数据分析的理论、工具、模型 2.1 基本概念和术语

    本节书摘来自华章计算机《数据分析实战:基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一书中的第2章,第2.1节,作者 纪贺元,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第2章 数据分析的理论、工具、模型 记得在我上研究生的时候,曾经有一位老师问我,什么是足球的“越位”?我很奇怪他为什么问这...

    文章 华章计算机 2017-07-03 1667浏览量

  • 零基础入门神经网络:从原理、主要类型到行业应用

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 最近,神经网络这个词特别火,吸引不少眼球。但是神经网络是个啥?有啥用? 这篇文章和大家唠唠,啥是神经网络,对于初学者来说主要有哪些挑战,以及介绍几种经典的神经网络类型,和相关行业应用。 神经网络的工作原理 基本上,神经网络是由一层一层的不同的计算单位...

    文章 行者武松 2018-01-01 830浏览量

  • 机器学习从业人员到底做什么?

    这篇文章是系列文章的第1部分,第2部分将阐述AutoML和神经架构搜索、第3部分将特别地介绍Google的AutoML。 关于机器学习人才的稀缺和公司声称他们的产品能够自动化机器学习而且能完全消除对ML专业知识需求的承诺经常登上媒体的新闻头条。在TensorFlow DevSummit的主题演讲中...

    文章 【方向】 2018-07-17 3980浏览量

  • 全解卷积神经网络,并分享9篇必读论文

    Introduction 卷积神经网络CNN,虽然它听起来就像是生物学、数学和计算机的奇怪混杂产物,但在近些年的机器视觉领域,它是最具影响力的创新结果。随着Alex Krizhevsky开始使用神经网络,将分类错误率由26%降到15%并赢得2012年度ImageNet竞赛(相当于机器视觉界的奥林匹...

    文章 技术小能手 2018-01-26 4155浏览量

  • 如何解决租房烦恼?阿里工程师写了一套神奇的代码

    租房的烦恼,相信大家或多或少都有过。独自一人在大都市打拼,找个温暖的小窝实属不易,租个称心又价格公道的房子是件重要的事儿。 本文作者、阿里工程师鹿星,也是众多北漂中的一员。如何从各大租房网的房源里面,找到最称心如意的小窝?今天让鹿星带大家看看数据能不能做出最优选择。文末有代码。 选择困难症 毕业到...

    文章 技术小能手 2017-08-04 7200浏览量

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