那么，之前我们讨论的线性回归的最优化求解，实际上是在最小化训练集的误差： 实际上，为了衡量模型的泛化能力，我们关注的是模型在测试集上的误差： 在之前的例子中，我们将训练数据集拿来进行最优化求解，优化目标是降低模型在训练集上的误差...但是，机器学习又不能简单等同于最优化问题，因为在一些情况下，尽管我们可以让模型在训练集上将误差优化到很小，但是这个模型很可能在新输入数据上的泛化能力很差。 ?...机器学习领域的一大挑战就是如何处理欠拟合和过拟合问题。我们必须考虑： 降低模型在训练集上的误差。 缩小训练集误差和测试集误差之间的差距。...其他条件不变的情况下，深度学习模型一般会比线性回归模型的容量大。 ?...容量与误差之间的关系 来源：Deep Learning 当机器学习算法的容量适合于所执行的任务复杂度和所提供的训练数据数量，算法效果最佳。
引言在机器学习模型中，过拟合和欠拟合是两种常见的问题。它们在模型训练和预测过程中扮演着重要的角色。...了解过拟合和欠拟合的概念、影响、解决方法以及研究现状和趋势，对于提高机器学习模型性能和实用性具有重要意义。过拟合和欠拟合的概念过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现优良，但在测试数据上表现较差的现象。...这意味着模型没有足够的学习能力来捕捉数据中的关键特征和模式。过拟合和欠拟合的影响与危害过拟合和欠拟合都会对机器学习模型的性能产生负面影响。...就像识别一只猫和一只狗，过拟合会导致猫换个色就识别不出来是猫了，欠拟合则会阴差阳错的将猫识别为狗总结过拟合和欠拟合是机器学习过程中的两个重要概念，对于提高模型的性能和实用性具有重要意义。...未来，过拟合和欠拟合的研究将继续深入发展，研究者们将不断探索新的方法和技术以解决这些问题。随着机器学习技术的广泛应用，过拟合和欠拟合的研究也将具有更加实际的应用价值。
04.使用转移学习逻辑 这就是为什么要使用转移学习，我们应该尽可能多地使用迁移学习，而不是构建自己的体系结构。转移学习实际上是采用预先训练的神经网络，对其进行定义，并将其用于自己的预测任务。...从预先训练的模型中转移学习Keras是一个基于Python的深度学习库，已经为我们编译了多个训练好了的模型。在本练习中，我们将研究两种常见的预训练模型：VGG16和Resnet50。...总结一下，我们需要做的包括： 1.选择一个有很多狗狗的数据库 2.找到预先训练过的模型对狗进行分类（例如VGG16和Resnet50） 3.添加我们自己的自定义图层以对狗的品种进行分类 用于转移学习的自定义层...方法3：具有损失的全局平均池 在方法二之上，我们还希望添加退出层和密集层，以进一步减少过度拟合。...损失函数——预测与实际结果相差多远，预测值越大，模型拟合数据点的准确性越差。测试集的准确性——模型对测试集数据预测的准确性。 VGG16 + GAP ?
图：应对数据泄漏后的模型拟合 为了进一步改善结果，探索并使用了久经考验的深度神经网络体系结构。 迁移学习 迁移学习是一种方法，其中为相关任务开发的模型被重用为第二个任务上的模型的起点。...由于训练图像集只有约22K图像，因此希望从训练集中综合获取更多图像，以确保模型不会因神经网络具有数百万个参数而过拟合。...图：使用（i）亚当（ii）SGD跨时期的精度 使用哪种架构？ 使用ImageNet数据集上的训练权重（即预先训练的权重）尝试了多种迁移学习模型。 VGG16 VGG16模型具有16层。...它具有两个简单的全局超参数，可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。 迁移学习模型的表现 图：迁移学习模型比较。...为了找到10个最近的邻居，使用了VGG16传输学习模型倒数第二层的输出作为验证集的特征。
最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。...大家都知道TensorFlow有迁移学习模型，可以将别人训练好的模型用自己的模型上 即不修改bottleneck层之前的参数，只需要训练最后一层全连接层就可以了。...我们就以最经典的猫狗分类来示范，使用的是Google提供的inception v3模型。...如果你的路径都没有问题，按下回车就可以训练你的模型 ?...到这里整个迁移学习就搞定了，是不是很简单 添加一个图片转jpg的python代码： 需要安装opencv，将xxxx改成你的路径就可以 import os import cv2 import sys import
为解决这一问题，迁移学习已经在某些应用中得到采用，通过现有的大规模数据集预训练模型，然后迁移到小规模的待预测任务中微调。...然而，化学领域中的迁移学习只是在个案基础上得到了应用，也就是一个预训练任务只能对应一个特定的待预测任务，而将一个预训练任务得到的模型迁移到多个待预测任务上的研究还十分缺乏，这限制了迁移学习在多任务预测的化学任务中的应用前景...图1 化学基础模型的迁移学习结构图 能够预测准确晶体结构信息的机器学习模型将包含一个潜在空间，并且可用于预测许多其他化学结果。...结果 作者将迁移学习的化学基础模型与一些具有代表性的方法进行了比较，回归任务（毒性预测和产率预测）以MAE作为评估指标（越低越好），多标签分类任务（气味预测）以macro-F分数和加权F分数作为评估指标...在产率预测任务中，为了证明迁移学习的有效性，将模型与未进行迁移学习的图神经网络模型Graph-RXN进行对比。
图9：保存和读取模型 3.迁移学习 迁移学习就是把已训练好的模型参数迁移到新模型来帮助新模型训练。...考虑到大部分数据或任务存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数通过某种方式来分享给模型从而加快训练模型。...另外，当我们的数据不足的时候，使用迁移学习思想也是一个很好的想法。在下图，将简单的通过迁移学习实现VGG16。但是由于VGG16模型要求输入为RGB图像，所以需要使用opencv模块对图像进行处理。...图10：通过迁移学习高效搭建vgg16模型 通过上图，可以看出通过迁移学习我们可以省去搭建多个卷积和池化层，并且可以省去训练参数的时间，vgg16有3364万个网络权重，如果全部重新训练将需要一段较长的时间...是否重新训练网络权重参数，要取决于我们要所用的数据集的分布与原模型所使用的数据集的分布是否具有相关性。因为模型训练是让模型学习数据的分布，如果不具有相关性，已有的网络权重并不适合于我们的数据集。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | 全球人工智能 本文介绍的是基于Keras Tensorflow抽象库建立的迁移学习算法模型...，算法简单、易于实现，并且具有很好的效果。...在所有的这些“深度学习”方法中，有一种尤为突出，即对已学习representations的迁移，其有一种方法在迁移已学习的representations时，其简洁性、鲁棒性、有效性尤为突出。...本文我们展示了基于预训练计算机视觉模型的迁移学习的用途，并使用了keras TensorFlow抽象库。...接下来将描述程序中的主要元素。我们省略了导入和部署代码，以支持可读性更好的文本，如有需要请查看完整代码。 让我们从加载数据集开始，用一个效用函数（here）来加载具有指定大小的图像的数据集。
如何运用迁移学习 迁移学习涉及到使用一个在相关任务上训练过的模型的全部或部分。 Keras提供了一系列预先训练的模型，可以通过Keras应用程序API全部或部分地加载和使用这些模型。...一个有用的迁移学习模型是VGG模型之一，例如VGG-16，它有16层，在开发时在ImageNet照片分类挑战中取得了最好的成绩。...回顾学习曲线，我们可以看到该模型对数据集的拟合速度很快，仅在几个训练阶段就显示出很强的过拟合。 结果表明，该模型可以通过正则化来解决过度拟合问题，或者通过模型的其他变化或学习过程来减缓改进的速度。...回顾学习曲线，我们可以看到数据的增加再次对模型的过拟合产生了很大的影响，在这种情况下稳定了学习，并可能将过拟合延迟到20 epoch。 ? 讨论 在本节中，我们探讨了三种不同的迁移学习案例。...扩展 本节列出了一些扩展您可能希望探索的教程的想法。 调整学习速率。探索用于训练基准模型的学习算法的更改，如替代学习速率、学习率调度或自适应学习率算法(如Adam)。 规范迁移学习模型。
示例：迁移学习 此示例说明了迁移学习。迁移学习通过辅助数据来增强训练数据，并尝试降低不代表原始训练数据的观察结果的影响。原始训练数据通常来自 难以获得数据的 _目标_人群。...包含迁移学习的模型应该比没有迁移学习的模型更合适，尽管不如去除辅助观测的模型好。....; run; 将三个模型的平均平方误差合并到一个表中。...=(color=blue) name='with' 表明，与迁移学习相比，迁移学习的拟合度更好，尽管不如从数据中删除所有辅助观测值时的拟合度更好...输出2.1：三种模型的ASE与树数的比较 本文摘选《SAS用梯度提升回归树(GBDT)迁移学习预测抵押贷款拖欠风险和垃圾电子邮件数据》
结果，这些模型在训练集上显示出很低的误差，而在测试集上显示出很高的误差。 ? 过度拟合/不充分拟合/良好平衡 拥有低偏差和高方差的模型对数据拟合过度，而高偏差和低方差的模型则对数据拟合不足。...因为具有许多参数的复杂模型更容易过度拟合： • 在训练分类器时，可以考虑从逻辑回归开始。 • 在预测某个值时，考虑训练一个简单的、权重有限的线性模型。 • 对于树型模型，限制其最大深度。...例如，如果正在对某个特定区域的温度进行建模，也可以使用其他区域的天气信息，但是要为重点研究区域的数据点分配更高的权重。 7.运用迁移学习。这种方法也是数据扩展的一种。...迁移学习就是在可用的大型数据集上训练通用模型，然后在小型数据集上对其进行微调。...比起从零开始使用有限数据训练的模型，使用预先训练的模型更可能产生准确的预测。并且，灵活运用深度学习技巧，迁移学习尤其有效。 ? 不用担忧，小数据是一个你完全可以克服的挑战！
检验误差与过拟合 1、错误率：分类错误的样本数a占总样本数m的比例 E=a/m 2、精度：1-E=1-(a/m) 误差：学习器预测输出与样本的真实输出之间的差异叫“误差”。...学习出来的学习器在训练集上的误差叫‘“训练误差”。 在新样本上的误差叫“泛化误差”。 过拟合：学习能力过于强大，学习到不是一般特征的特征。 欠拟合：通常由于学习能力过于弱导致。...模型的选择 1、理想方案： 对候选模型的泛化误差进行评估，选择泛化误差最小的模型。 通常泛化误差无法直接获得，而训练误差又存在过拟合现象。...2、评估方法 需要用测试集来测试学习器在新的样本上的预测能力，通过“测试误差” 来近似“泛化误差” 3、交叉验证法 先将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集，即D=D1∪D2.......显然，交叉验证法评估结果的稳定性和保真性在很大程度上 取决于k的取值，通常交叉验证法又叫“k折交叉验证”。k最常用的取值是10。 ? 4、调参与最终模型 基于验证集上的性能来进行模型选择和调参。
，具有良好的效果和较高的性能。...三、迁移学习在语义匹配网络中的应用 在智能客服对接各个业务线且需要不定时更新 QA模型的情况下，我们不断探索缩短训练时间和提升准确率的方法。...3.1 迁移学习 通俗来讲，迁移学习就是运用已有的知识来学习新的知识。具体地，在迁移学习中，将已有的知识叫作源域，需要学习的新知识叫作目标域。...世间万事万物皆有共性，如何找寻它们之间的相似性，进而利用这种相似性来辅助学习新知识，是迁移学习的核心问题。 在智能客服场景中，不同业务线的业务需求和含义不同，我们需要为每个业务线分别训练 QA模型。...，我们尝试使用迁移学习的方法。
本文介绍了几个深度学习模型的简单优化技巧，包括迁移学习、dropout、学习率调整等，并展示了如何用 Keras 实现。 以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行的对话、消息和辩论的摘要。...如果你发现了有影响力的技巧，请分享。 首先，为什么要改进模型？ 像卷积神经网络（CNN）这样的深度学习模型具有大量的参数；实际上，我们可以调用这些超参数，因为它们原本在模型中并没有被优化。...深度学习技术 以下是一些通过预训练模型来改善拟合时间和准确性的方法： 研究理想的预训练体系架构：了解迁移学习的好处，或了解一些功能强大的 CNN 体系架构。...考虑那些看起来不太适合但具有潜在共享特性的领域。 使用较小的学习率：由于预训练的权重通常优于随机初始化的权重，因此修改要更为精细！...你在此处的选择取决于学习环境和预训练的表现，但请检查各个时期的误差，以了解距离收敛还要多久。
选自toward data science 作者：Jonathan Balaban 机器之心编译 参与：张倩、刘晓坤 本文介绍了几个深度学习模型的简单优化技巧，包括迁移学习、dropout、学习率调整等...像卷积神经网络（CNN）这样的深度学习模型具有大量的参数；实际上，我们可以调用这些超参数，因为它们原本在模型中并没有被优化。你可以网格搜索这些超参数的最优值，但需要大量硬件计算和时间。...深度学习技术 以下是一些通过预训练模型来改善拟合时间和准确性的方法： 研究理想的预训练体系架构：了解迁移学习的好处，或了解一些功能强大的 CNN 体系架构。...考虑那些看起来不太适合但具有潜在共享特性的领域。 使用较小的学习率：由于预训练的权重通常优于随机初始化的权重，因此修改要更为精细！...你在此处的选择取决于学习环境和预训练的表现，但请检查各个时期的误差，以了解距离收敛还要多久。
模型、训练、算法这几个概念是机器学习和深度学习的最基础，现在看来有必要说明一下。 以下所有解释均仅限于人工智能领域。 模型 模型是什么？...模型和普通程序不一样的是：后者是人类直接编写出来的，而前者则是经有另外一个人类编写的训练程序训练出来的。 从某种意义上可以说，模型是程序产生的程序。...而动态则是说：C（训练程序）在获得不同的输入后会输出不同的B（模型）。 训练、训练数据与模型 “训练程序在获得不同的输入数据后输出不同的模型”——这是什么意思？...b2仅具备从Dataset_2中学习到的知识；而b1’ 除了Dataset_2，还学习了Dataset_1中的知识——这一部分不是通过直接的训练，而是通过已经训练出来的b1间接得到的。...相当于b1先学习了Dataset_1中蕴含的知识，再移交（transfer）给了b1’ . 顺便说一下，方式 ii）又叫做迁移学习（Transfer Learning），是不是有点耳熟？ ?
目录 1.迁移学习的概念 2.为什么要迁移学习 3.迁移学习的分类 4.迁移学习的方法 5.关于迁移学习的思考和优化 6.基于VGG关于迁移学习的一个实例 迁移学习的概念 迁移学习是属于机器学习的一种研究领域...为什么要迁移学习 传统的机器学习/数据挖掘只有在训练集数据和测试集数据都来自同一个feature space（特征空间）和统一分布的时候才运行的比较好，这意味着每一次换了数据都要重新训练模型，太麻烦了。...source和target就不用说了，前者是用于训练模型的域/任务，后者是要用前者的模型对自己的数据进行预测/分类/聚类等机器学习任务的域/任务。 一、从迁移的内容来分类。...使得这个空间中source domain和target domain的数据具有相同的分布，然后进行传统的机器学习就可以了。...猫和老虎照片如下： 猫和老虎体长的数据： 另外我们还要下载一个VGG16的模型，是一个.npy文件，是一个numpy对象，笔者是上github下载的。 准备好数据，我们就可以开始进行迁移VGG了。
（相当于先无监督后有监督） 5、迁移学习transfer learning：考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的参数（parameter）分享给新模型从而加快并优化模型的学习...，不用像之前那样从零开始，把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练数据集。...error（在新样本上的误差） 过拟合overfitting（当学习器把训练样本学的太好了的时候，可能已经把训练样本本身的一些特点当做了所有潜在样本都会具有的一般性质，导致泛化性能下降→无法彻底避免，...只能减小其风险） 欠拟合underfitting（对训练样本的一般性质尚未学好→容易克服） 模型选择问题model selection（选用哪个学习算法、使用哪种参数配置） →无法直接获得泛化误差，...而训练误差又由于过拟合现象的存在而不适合作为标准，那么，在现实中如何进行模型评估与选择呢?
一个经典的深度网络包含很多参数，由于缺乏足够的训练样本，基本不可能训练出一个不过拟合的模型。 但是对于CNN模型，从头开始训练一个网络时你可以使用一个很大的数据集如ImageNet。...AlexNet的另外一个特点是其通过在每个全连接层后面加上Dropout层减少了模型的过拟合问题。Dropout层以一定的概率随机地关闭当前层中神经元激活值，如下图所示： 为什么Dropout有效？...如果Dropout层有 n 个神经元，那么会形成2^n个不同的子结构。在预测时，相当于集成这些模型并取均值。这种结构化的模型正则化技术有利于避免过拟合。...VGG16 VGG16 https://arxiv.org/abs/1409.1556 是牛津大学VGG组提出的。...VGG网络的架构如下表所示： 可以看到VGG-D，其使用了一种块结构：多次重复使用同一大小的卷积核来提取更复杂和更具有表达性的特征。
像卷积神经网络（CNN）这样的深度学习模型具有大量的参数；实际上，我们可以调用这些超参数，因为它们原本在模型中并没有被优化。你可以网格搜索这些超参数的最优值，但需要大量硬件计算和时间。...深度学习技术 以下是一些通过预训练模型来改善拟合时间和准确性的方法： 研究理想的预训练体系架构：了解迁移学习的好处，或了解一些功能强大的 CNN 体系架构。...考虑那些看起来不太适合但具有潜在共享特性的领域。 使用较小的学习率：由于预训练的权重通常优于随机初始化的权重，因此修改要更为精细！...你在此处的选择取决于学习环境和预训练的表现，但请检查各个时期的误差，以了解距离收敛还要多久。...太低，影响可以忽略；太高，可能欠拟合。 在输入层和隐藏层上使用 dropout。这已被证明可以提高深度学习的性能。 使用伴有衰减的较大的学习速率，以及较大的动量。 限制权重！
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