神经网络过拟合什么意思 可以通过直接减少hidden layer、hidden unit而不是加正则化来解决神经网络过拟合吗？

可以通过直接减少hidden layer、hidden unit而不是加正则化来解决神经网络过拟合吗？

简单的答案是肯定的。复杂的答案是不确定的（见下文）。

这个概念。

（图片作者：chabacano，许可证：CC by sa 4.0）

从图像中可以明显看出，过度拟合的曲线过于曲折（复杂），对现有数据拟合得非常好，但它不能很好地描述数据的规律，因此面对新数据，我们不得不停下来。

从上面我们得到一个直觉，过度拟合的模型往往比正确的模型更复杂。

。您所说的“直接减少隐藏层和隐藏单元的数量”使网络更薄、更窄正是简化模型的方法。这个想法没有问题。

但是，我们可能必须尝试找出它是否有效。因为，一般来说，更复杂的网络可能更有表现力。

一般来说，神经网络仍然是一个黑匣子。有时，正则化的效果更好，有时则不然。一些问题可能是复杂的网络工作得很好，另一些问题可能是深度和狭窄的网络工作得很好，另一些问题可能是薄而宽的网络工作得很好，或者一些问题可能是简单的网络工作得很好。

具体来说，为了解决过拟合问题，除了简化模型（即您称之为“直接减少隐藏层、隐藏层、隐藏层”）外，还存在漏项（在某种意义上，我们可以看到模型的某些部分由于简化模型的绕道而无法工作），以及人为增加稀疏性限制（稀疏性和简化之间存在模糊关系）或尽快停止训练。

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）

深度神经网络是否夸张地过拟合了？

这可不一样。

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

神经网络能不能完全拟合简单函数呢？

答案是，理论上，这取决于运气。

在很大的概率中，训练的结果是达到局部最优。如果你幸运的话，就有可能达到全局最优。因此，在实际应用中，神经网络完全拟合函数存在误差。

当然，神经网络的最佳用途不是拟合函数。我们之所以使用神经网络，是因为我们需要它的泛化能力，即对于未知的特征可以得到很好的分类或回归结果。拟合函数只使用它的记忆能力。

神经网络过拟合什么意思 神经网络中处理过拟合的方式 卷积神经网络过拟合解决方法

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。