bp神经网络过拟合解决方法 深度神经网络是否夸张地过拟合了？

深度神经网络是否夸张地过拟合了？

这不可能是一样的。

1. 过度装配可分为许多情况。一是现在的情况太多了。这种神经网络能对许多情况给出正确的答案。即使它是过度安装，你也无法证明它。此外，即使它能工作和排气，也没有坏处。

2. 是否过拟合与我们的神经网络模型和训练集有关。当二者的组合过拟合时，它在训练集上运行良好，在验证集上也会出现问题。现在有一些方法可以对训练集的数据进行预处理、多次输入和多次训练。

3. 目前，过度拟合的问题是不可避免的。培训本身就是一种适应过程。如果未来在数学原理或应用这方面有质的突破，可能有解决的机会。

既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。

如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。

以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。

如果你认为它对你有帮助，你可以多表扬，也可以关注它。谢谢您

请教大牛神经网络的过拟合问题？

你的问题很模糊。你想知道神经网络的过拟合是什么样的吗？为什么会有过拟合。对于第一个问题，神经网络的过拟合类似于支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过拟合，说明训练数据集的建模效果很好，而测试数据集的建模效果很差，由于强学习能力是预测模型中的噪声会湮灭有用信息，导致泛化能力差。对于第二个问题，产生上述现象的主要原因是隐层节点过多（隐层节点越多，学习能力越强），这使得预测模型在训练过程中挖掘训练数据集中的噪声，即噪声会湮灭有用信息。因此，在使用神经网络建模时，必须处理模型过拟合的问题。一方面，我们可以增加样本数据集，另一方面，我们可以使用交叉验证来选择适当数量的隐层节点，在精度和泛化能力之间做出权衡。最常用的方法是加入正则化项，在一定程度上可以防止模型过拟合的问题。（机器学习算法和python学习）

卷积神经网络作为特征提取器，用训练集训练好的神经网络可以提取训练集的特征吗？还是只能提取测试集的？

1。卷积神经网络结构

2。卷积神经网络开发

3。反向传播

当用训练集训练卷积神经网络（CNN）时，卷积神经网络正向传播的卷积池过程就是特征提取过程。最后，计算损失函数，然后根据链求导规则对反向传播算法进行改进，得到新的CNN的权值参数。这是调整各层网络和卷积核的特征抽取器的参数（各层的特征和功能不同）。

训练是为了使整个卷积神经网络的特征提取效果更好（越来越适合于训练集），所以训练后的卷积神经网络可以提取训练集的特征。

运行测试集的目的是测试特征提取器的能力。此时，通过训练集对CNN各层的参数进行训练，可以提取出相似训练集的参数（图像、声音、文本）。此时，我们需要再次运行测试集来测试CNN的特征提取能力。

数据集：机器学习任务中使用的一组数据，每个数据集称为一个样本。反映样品在某一方面的性能或性质的项目或属性称为特征。

训练集：训练过程中使用的数据集，其中每个训练样本称为训练样本。从数据中学习模型的过程称为学习（训练）。

测试集：学习模型后，将其用于预测的过程称为测试，使用的数据集称为测试集，每个样本称为测试样本。

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