我不能理解我的CNN多类分类模型是否过拟合？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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如何防止我的模型过拟合？这篇文章给出了6大必备方法

即使模型经过很好地训练使损失很小，也无济于事，它在新数据上的性能仍然很差。欠拟合是指模型未捕获数据的逻辑。因此，欠拟合模型具备较低的准确率和较高的损失。 ? 如何确定模型是否过拟合？...构建模型时，数据会被分为 3 类：训练集、验证集和测试集。训练数据用来训练模型；验证集用于在每一步测试构建的模型；测试集用于最后评估模型。...模型构建完成后，使用测试数据对模型进行测试并得到准确率。如果准确率和验证准确率存在较大的差异，则说明该模型是过拟合的。如果验证集和测试集的损失都很高，那么就说明该模型是欠拟合的。...如何防止过拟合交叉验证交叉验证是防止过拟合的好方法。在交叉验证中，我们生成多个训练测试划分（splits）并调整模型。...总结过拟合是一个需要解决的问题，因为它会让我们无法有效地使用现有数据。有时我们也可以在构建模型之前，预估到会出现过拟合的情况。

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机器学习面试

（值越大可能性越高，但不能说是概率）手推逻辑回归目标函数，正类是1，反类是-1，这里挖了个小坑，一般都是正例是1，反例是0的，他写的时候我就注意到这个坑了，然而写的太快又给忘了，衰，后来他提醒了一下，...哪个更容易过拟合？为什么？问了随机森林的损失函数，和lr的优缺点对比， adaboost和随机森林的比较，为了防止随机森林过拟合可以怎么做，是否用过随机森林，怎么用的。随机森林和GBDT的区别？...这个问题我没答好，一开始我说了一个MapReduce模型，他问能不能更快一点，我就卡那了。。。最后面试官告诉我，不能只从算法角度分析，要从系统设计分析，利用内存来减小MapReduce的吞吐量。...，最后还是没记住） PageRank原理，怎么用模型来查找异常用户，我讲了一大堆我的理解，然后面试官一句你怎么不用规则把我噎到了…… 无监督和有监督算法的区别？...是否了解A/B Test以及A/B Test结果的置信度特征工程经验是否了解mutual infomation、chi-square、LR前后向、树模型等特征选择方式深刻理解各种算法对应采用的数据结构和对应的搜索方法

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深度学习如何调参？

直接奔着过拟合去. 没错, 就是训练过拟合网络, 连测试集验证集这些都可以不用. 为什么★ 你要验证自己的训练脚本的流程对不对....当然, 我是个心急的人, 总爱设个大点的. 6. 对比训练集和验证集的loss 判断过拟合, 训练是否足够, 是否需要early stop的依据, 这都是中规中矩的原则, 不多说了. 7....我个人观点, 反正CNN能学习encoder, PCA用不用其实关系不大, 大不了网络里面自己学习出来一个. ★ 2、shuffle, shuffle, shuffle. ★ 3、网络原理的理解最重要,...CNN的conv这块, 你得明白sobel算子的边界检测. ★ 4、Dropout, Dropout, Dropout(不仅仅可以防止过拟合, 其实这相当于做人力成本最低的Ensemble, 当然,...训练起来会比没有Dropout的要慢一点, 同时网络参数你最好相应加一点, 对, 这会再慢一点). ★ 5、CNN更加适合训练回答是否的问题, 如果任务比较复杂, 考虑先用分类任务训练一个模型再finetune

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深度学习如何调参？

1.刚开始, 先上小规模数据, 模型往大了放, 只要不爆显存, 能用256个filter你就别用128个. 直接奔着过拟合去. 没错, 就是训练过拟合网络, 连测试集验证集这些都可以不用. 为什么?...不要怀疑NN的能力, 不要怀疑NN的能力, 不要怀疑NN的能力. 就我们调参狗能遇到的问题, NN没法拟合的, 这概率是有多小?...当然, 我是个心急的人, 总爱设个大点的. ? 6. 对比训练集和验证集的loss 判断过拟合, 训练是否足够, 是否需要early stop的依据, 这都是中规中矩的原则, 不多说了. ? 7....CNN的conv这块, 你得明白sobel算子的边界检测. ★ 4、Dropout, Dropout, Dropout(不仅仅可以防止过拟合, 其实这相当于做人力成本最低的Ensemble, 当然,...训练起来会比没有Dropout的要慢一点, 同时网络参数你最好相应加一点, 对, 这会再慢一点). ★ 5、CNN更加适合训练回答是否的问题, 如果任务比较复杂, 考虑先用分类任务训练一个模型再finetune

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吾爱NLP(4)—基于Text-CNN模型的中文文本分类实战

本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍，文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo。...中文分词的工具有非常多的方案，我一般习惯于使用Python版的JieBa分词工具包来进行分词的操作，使用非常的简单，使用pip install jieba就可以很方便的安装该工具包，jieba常用的API...深度学习框架有很多优秀的框架，我一般使用比较流行的tensorflow计算框架，该框架的使用者比较多，可以查阅的学习资料非常多，Github上的开源代码也比较多，非常有利于我们学习。...Text-CNN模型结构 Text-CNN模型的整体网络架构如图所示，如果你学习过CNN或者CNN在图像中的使用，应该很容易就理解，因为该模型就是一个最简单的CNN网络模型。...我们无法预知未来的数据会是什么样的，也不能保证未来的所有分类情况在训练集中都已经出现过！剩下影响分类模型泛化能力的就是模型过拟合的问题了。过拟合问题如何防止过拟合？

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基于Text-CNN模型的中文文本分类实战

本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍，文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo。...深度学习框架有很多优秀的框架，我一般使用比较流行的tensorflow计算框架，该框架的使用者比较多，可以查阅的学习资料非常多，Github上的开源代码也比较多，非常有利于我们学习。 ?...Text-CNN模型结构 Text-CNN模型的整体网络架构如图所示，如果你学习过CNN或者CNN在图像中的使用，应该很容易就理解，因为该模型就是一个最简单的CNN网络模型。...我们无法预知未来的数据会是什么样的，也不能保证未来的所有分类情况在训练集中都已经出现过！剩下影响分类模型泛化能力的就是模型过拟合的问题了。 ? 过拟合问题如何防止过拟合？...模型的中文文本分类demo 我从搜狗的开源的的新闻数据集(small版)中，选择了两个类别的数据：计算机与交通两个类别，构建了一个中文文本二分类的数据集。

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卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？

刚开始, 先上小规模数据, 模型往大了放, 只要不爆显存, 能用256个filter你就别用128个. 直接奔着过拟合去. 没错, 就是训练过拟合网络, 连测试集验证集这些都可以不用. 为什么?...当然, 我是个心急的人, 总爱设个大点的. 6 对比训练集和验证集的loss 判断过拟合, 训练是否足够, 是否需要early stop的依据, 这都是中规中矩的原则, 不多说了. 7 清楚receptive...网络原理的理解最重要, CNN的conv这块, 你得明白sobel算子的边界检测....CNN更加适合训练回答是否的问题, 如果任务比较复杂, 考虑先用分类任务训练一个模型再finetune. 无脑用ReLU(CV领域). 无脑用3x3. 无脑用xavier....LRN一类的, 其实可以不用. 不行可以再拿来试试看. filter数量2^n. 多尺度的图片输入(或者网络内部利用多尺度下的结果)有很好的提升效果. 第一层的filter, 数量不要太少.

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卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？

刚开始, 先上小规模数据, 模型往大了放, 只要不爆显存, 能用256个filter你就别用128个. 直接奔着过拟合去. 没错, 就是训练过拟合网络, 连测试集验证集这些都可以不用. 为什么?...当然, 我是个心急的人, 总爱设个大点的. 6 对比训练集和验证集的loss 判断过拟合, 训练是否足够, 是否需要early stop的依据, 这都是中规中矩的原则, 不多说了. 7 清楚receptive...网络原理的理解最重要, CNN的conv这块, 你得明白sobel算子的边界检测....CNN更加适合训练回答是否的问题, 如果任务比较复杂, 考虑先用分类任务训练一个模型再finetune. 无脑用ReLU(CV领域). 无脑用3x3. 无脑用xavier....LRN一类的, 其实可以不用. 不行可以再拿来试试看. filter数量2^n. 多尺度的图片输入(或者网络内部利用多尺度下的结果)有很好的提升效果. 第一层的filter, 数量不要太少.

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秋招提前批面经

三家都有投递，无奈没有比赛项目一般论文一般学校一般，简历在B社和T社已然泡烂，只有A社给了机会，感谢马总，蟹蟹蟹蟹阿里：一面：（1）项目经历以及论文创新点（2）机器学习常用损失函数，以及哪些可用于二分类...，哪些可用于多分类（3）Faster R-CNN，YOLO，SSD的异同（4）非极大值抑制NMS的算法流程（5）深度学习中防止过拟合的方法（6）多态的概念二面：（1）项目经历以及项目中遇到的问题和解决方案...海康威视：提前批一面挂：（1）项目以及每一个环节遇到的问题（2）dropout原理及实现（3）防止过拟合的方法（4）简述batch normalization （5）DenseNet原理及其与...奇异值向量是否正交？...（2）哪些函数不能做虚函数二面：（1）项目（2）简述SSD及其与YOLO的区别（3）简述R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN和Mask R-CNN （4）简述ResNet

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AI人工智能、机器学习面试题（2020最新版）

直观理解：召回的意思是，如果这一类错误预测为其他类了，要找回来，即为召回。 AUC指标与precesion/recall/F1评估模型的手段有何区别，什么情况下应该用哪一种？...CV 列举深度学习中常用的分类网络、检测网络、分割网络（语义分割、多实例分割）、超分网络。...首先，CNN相对于FC的参数量减少非常多，对于图像这种输入维度相对较大的任务，全部使用FC不现实，另外参数量过多而数据规模跟不上非常容易过拟合，网络本身也难以训练。...图像本身附近像素的关联信息很多，CNN正好能够提取一个区域数据的特征，并且能够通过不断加深扩展感受野，使得其适用于图像任务。分类网络和检测网络的区别？...牵引网络的更新，梯度是loss函数相对于权重的偏导。网络训练时为何要加正则化，有哪些手段？目的是防止网络过拟合。

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AI技术应用学习总结：基于深度学习的图像分类

为了更好地理解和应用这项技术，我进行了为期一个月的深度学习图像分类学习，并完成了基于卷积神经网络（CNN）的图像分类项目。二、学习内容1....项目实践: * 数据集：CIFAR-10 * 任务：对10类物体图像进行分类 * 步骤： 1....图像预处理和数据增强可以有效提升模型的泛化能力，防止过拟合。2. 选择合适的模型: 不同的任务和数据规模需要选择不同的模型。...四、学习心得通过这次学习，我对深度学习图像分类技术有了更深入的理解，也掌握了相关的工具和方法。...在项目实践中，我遇到了很多挑战，例如模型过拟合、训练速度慢等，但通过查阅资料、调试代码，最终成功解决了这些问题，并取得了不错的模型性能。

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NO.1 《机器学习期末复习篇》以题（问答题）促习（人学习），满满干huo，大胆学大胆补！

[1]浅谈一下我的理解：人工智能：让机器具有人一样的思维，行为和学习能力的方法；机器学习：通过数据训练出模型，再根据这个模型进行新数据的预测；深度学习：通过多层神经网络模拟人脑神经元的连接，从而自动提取数据的深层特征...过拟合（Overfitting）【小编看来，简而言之，就是过渡训练了，只认识这个数据，我换一个不同的新数据又不认识了】 (1) 现象描述：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据或新数据上表现很差...比较维度过拟合欠拟合现象训练集表现很好，测试集表现很差训练集和测试集表现都很差原因模型过于复杂，记住了训练数据中的噪声模型过于简单，无法拟合数据规律解决办法简化模型、增加数据、正则化等...橙色虚线点：过拟合模型，虽然训练数据点都拟合得很好，但学到了数据中的噪声，无法泛化到新数据。...方差和偏差的区别维度方差（Variance）偏差（Bias）衡量对象模型对训练数据变化的敏感程度模型预测结果与真实值之间的偏离程度根本原因模型过于复杂，拟合了训练数据中的噪声（过拟合）

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R-CNN 物体检测第一弹

此外，因为是改投 TPAMI 的关系，因此文中补充了很多额外的实验和分析，尤其是检测系统为什么最后设计成这样的缘由。接下来，我就简要记录一下这篇文章的主要思想和作者对检测的思考，也加入我个人的理解。...放在函数的逼近和拟合任务下来看，第一件事情要求：给我越多越多的数据点(x,y)，我能拟合出一个万能的函数f(x)来通过这些数据点附近；第二件事情要求：我拟合出的万能函数f(x)能对未知的x求出更准确的y...这就是过拟合：测试集上的performance 远远比训练集差。过拟合的来源一般就是f(x)太复杂。...但是不会因为过拟合而使得测试集performance极差。...因此，如果以ImageNet中的百万量级的数据为训练集，我们就能通过学习得到一个不那么容易过拟合的CNN model，关键这个CNN model 的表示拟合能力很强，因此更不会欠拟合。

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机器学习及深度学习基础—7.20课堂笔记

Hinge loss 3.4 欠拟合与过拟合 3.5评价指标–分类问题 4.深入阅读 1.AI、ML、DL关系三者关系可以用上面这张图来完整概括。...but如果Loss这样定义，是不能求微分的，所以我们换了一种方式，即：我们以 y n ^ f ( x ) y\hat{n}f(x) yn^f(x)作为横轴，loss作为纵轴，从二分类的定义来看，...3.4 欠拟合与过拟合所谓过拟合，是指模型学习能力过于强大，把训练样本中某些不太具有一般性的特征都学到了。...例如判断一个人是否是好人，训练样本中所有好人都或多或少做过一些坏事，模型学到了这一特征，把这一模型运用到了实际预测中去，这明显是有失偏颇的，因为一个人是否是好人理论上跟一个人是否做过坏事是不相关的。...所谓欠拟合，是指模型学习能力低下，连训练集中的数据都不能很好的拟合，比如说我要预测一个人是否是坏人，模型只考虑到了他是否做过坏事，这明显是考虑不全的，做过坏事不一定就是坏人，那么显然这种情况就是欠拟合。

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心灵阅读：使用人工神经网络预测从EEG Readings中看到的图像类别

CNN是否可以在这幅热图上进行训练，并且准确地猜出每个测试对象查看的图像的类别? 训练分类器前的第一件事是检查类数据的平衡。...模型架构经过一些实验，我最终选定了一个二维卷积层，然后是致密层部分。为了减少过度拟合，增加了Dropout。更复杂的层和池似乎没有帮助。但不要相信我的话。我鼓励你尝试不同的架构和超参数。...模型训练前9个测试对象的EEG readings作为训练集,而第十个测试对象的 EEG readings作为抵抗集。为了评估你的模型是否适用于“新人”，不能在训练数据中包含测试对象（新人）的读数。...当模型过度拟合训练数据的准确度达到90%以上时，holdout设置的精度稳定在25%左右。然而，holdout的分类交叉熵损失加剧了。...图中显示混乱的矩阵提供了更多的细节，说明CNN的预测与真实的图像类别匹配，而这一类别是holdout的测试对象所看到的。CNN对人类面部的EEG readings的分类做得很好。

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从0上手Kaggle图像分类挑战：冠军解决方案详解

这样，我们可以在验证集上看到模型是过拟合还是欠拟合，从而帮助我们更好地拟合模型。对有4750张图像的这个数据集，我们将80%的图像作为训练数据集，20%作为验证集。 ?...这是一个分类问题，在给出一个测试数据时，我们需要将它分到12个类中的一个。我们将使用卷积神经网络（CNN）来完成这个任务。创建CNN模型有几种方法，但对于第一个基准，我们将使用Keras深度学习库。...使用一个简单的模型和一个非常高的终端模型对数据集进行基准测试是很重要的，可以了解我们是否在给定模型上过拟合/欠拟合数据集。 ?...此外，我们可以在ImageNet数据集上检查这些模型的性能，并检查每个模型的参数数量，以选择我们的基准模型。 ? 对于第一个基准测试，我删除了最后一个输出层，只添加了一个带有12个类的最终输出层。...对少数（异常）类进行过采样和对大多数（正常）类进行欠采样的方法的组合，相比仅仅对大多数类进行欠采样可以得到更好的分类器性能（在ROC空间中）。 ?

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Kaggle 植物幼苗分类大赛优胜者心得

很显然数据是不平衡的，我们需要对数据进行平衡处理，以便获得最佳的分类效果。本文将在第三步中讨论这个问题。 ? 每个类的图像分布为了更好地理解数据，对图像进行可视化处理十分重要。...通过这种方式，可以看出模型是否在验证集上发生欠拟合或过拟合现象，这可以帮助我们更好地拟合模型。我们将包含 4750 张图片的数据集的 80% 作为训练集，另外 20% 作为验证集。 ?...很重要的是，我们需要用一个简单模型和一个非常高端的模型对数据集进行基准测试，以便发现给定模型是否产生了欠拟合和过拟合。 ?...（2）自适应地将分类的决策边界转换为更困难的样本。[5] 少数类过采样技术（SMOTE）：SMOTE 包括对少数类的过采样和多数类的欠采样，从而得到最佳抽样结果。...我们对少数（异常）类进行过采样并对多数（正常）类进行欠采样的做法可以得到比仅仅对多数类进行欠采样更好的分类性能（在 ROC 空间中）。[6] ?

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机器学习-2：MachineLN之模型评估

通常很多书籍中不会将loss（MachineLN之三要素中策略，也就是你的损失函数、目标函数的值）作为模型的评估标准，反而loss是一个很重要的标准，他将左右你调参过程中的很多参数，并且可以成为你判定是否模型训练完成的标准...使随机使神经元失活，相当于把一个复杂的模型拆分开，测试后时候凑到一起，集成学习的思想，又刹不住闸了。。。）。（3）还要观察训练样本和测试样本的分布是否一致。（4）交叉验证。...还有loss的选择啊，多标签单分类适合用softmax_cross_entropy（对于多标签多分类的要用多个softmax），多标签多分类常用sigmoid_cross_entropy。...，模型会慢慢收敛，但是过了一个点以后，会呈现过拟合，这种情况怎么调参？...我在迁移学习过程中一般都是从更新最后一层参数开始，根据自己的数据量来判断要更新最后几层的参数，更新多了会过拟合，少了会欠拟合，当然你还可以设置正则化等等。

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【人工智能】技术总结

可以理解为线性回归的扩展欠拟合与过拟合欠拟合：拟合程度不够，模型没有学习到数据的真实变化规律，表现为训练集、测试集下准确率都比较低。...解决方法：增加模型复杂度、增加特征过拟合：模型过分拟合与训练样本，导致泛化能力不足，表现为在训练集准确率较高、测试集下准确率较低。...损失函数：交叉熵二分类模型实现多分类：多个二分类模型 2）决策树定义：利用"同因同果"原理，构建一个树状结构，将具有相同属性的样本划分到同一个子节点下，利用投票法实现分类，求均值实现回归信息熵...池化类型：max， average 全连接：分类器 dropout：防止过拟合 Batch Normal：防止梯度消失、防止过拟合、增加模型稳定性、加快收敛速度 4）经典卷积神经网络：LeNet，AlexNet...14）简历中项目需要描述清楚的问题需求：用在哪里？谁来用？解决什么问题？数据集：来源、数量、预处理手段模型选择、优化过程过拟合、欠拟合现象？

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图像分类比赛中，你可以用如下方案举一反三

很显然数据是不平衡的，我们需要对数据进行平衡处理，以便获得最佳的分类效果。本文将在第三步中讨论这个问题。 ? 每个类的图像分布为了更好地理解数据，对图像进行可视化处理十分重要。...通过这种方式，可以看出模型是否在验证集上发生欠拟合或过拟合现象，这可以帮助我们更好地拟合模型。我们将包含 4750 张图片的数据集的 80% 作为训练集，另外 20% 作为验证集。 ?...很重要的是，我们需要用一个简单模型和一个非常高端的模型对数据集进行基准测试，以便发现给定模型是否产生了欠拟合和过拟合。 ?...（2）自适应地将分类的决策边界转换为更困难的样本。[5] 少数类过采样技术（SMOTE）：SMOTE 包括对少数类的过采样和多数类的欠采样，从而得到最佳抽样结果。...我们对少数（异常）类进行过采样并对多数（正常）类进行欠采样的做法可以得到比仅仅对多数类进行欠采样更好的分类性能（在 ROC 空间中）。[6] ?

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