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神经网络过拟合的表现 深度神经网络是否夸张地过拟合了?

浏览量:2107 时间:2021-03-14 13:08:09 作者:admin

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

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如何创建一个优秀的神经网络模型?

例如,要预测一个人是男人还是女人,有两组因素可供选择:a.头发颜色、皮肤颜色、双眼皮与否;B.他是否有胡须、是否有亚当苹果和他的体重。

因此,为了建立一个优秀的神经网络模型,我们必须选择具有高度相关性的因素。

同样的因素,在不同的神经网络结构中,预测结果会有很大的不同。

如果结构太简单,会出现“欠拟合”,即应该分析的不分析;如果结构太复杂,会出现“过拟合”,即不应该分析的不分析。只有正确的网络结构才能分析出预期的结果。

例如:

一个住在偏远村庄a的学生被城市B中学录取。他是村里历史上唯一被B中学录取的人。高考后,他被清华大学录取。

如果已经安装了模型,将考虑100%的“住a村”和“读B高中”的人可以被清华大学录取。这是真的,但显然不是我们想要的结论。

直接图表:

沃伦·巴菲特(Warren Buffett)是公认的投资大师,在过去20年中实现了20%的平均回报率;詹姆斯·西蒙斯(James Simmons)使用他的量化模型,从1989年到2009年实现了约35%的平均回报率。

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