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我不能理解我的CNN多类分类模型是否过拟合？

过拟合（Overfitting）是指机器学习模型在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上表现较差的现象。对于CNN多类分类模型，判断是否过拟合可以通过以下几个方面进行分析：

数据集划分：首先，要确保将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的泛化能力。
训练集和测试集的准确率对比：在模型训练过程中，可以监控训练集和测试集的准确率。如果训练集的准确率很高，而测试集的准确率较低，可能存在过拟合问题。
损失函数曲线：观察模型在训练集和测试集上的损失函数曲线。如果训练集上的损失函数逐渐降低，而测试集上的损失函数升高，则可能存在过拟合。
正则化技术：使用正则化技术可以有效防止过拟合。例如，L1正则化、L2正则化、Dropout等方法可以减少模型的复杂度，提高泛化能力。
数据增强：通过对训练集进行数据增强，如随机裁剪、旋转、翻转等操作，可以增加训练样本的多样性，减少过拟合的可能性。
模型复杂度：过于复杂的模型更容易过拟合。可以尝试减少模型的层数、减少神经元的数量等方式来降低模型的复杂度。
交叉验证：使用交叉验证可以更好地评估模型的泛化能力。将数据集划分为多个子集，轮流将其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，多次训练模型并计算平均准确率，可以更准确地评估模型的性能。

总结起来，判断CNN多类分类模型是否过拟合可以通过观察训练集和测试集的准确率、损失函数曲线以及使用正则化技术、数据增强等方法来防止过拟合。在实际应用中，可以根据具体情况选择适当的方法来解决过拟合问题。

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相关搜索:Imblearn balanced_batch_generator -不能运行我的CNN模型不能让CNN做多类分类。抛出“逻辑和标签必须具有相同的形状”为什么我不能测试一个类的实例是否已定义为什么我的二进制分类模型不学习，甚至过拟合？为什么我的多文件上传器(使用Carrierwave和Cloudinary)可以上传文件，但不能将所有文件附加到模型/表？为什么我的非线性模型在mathematica中拟合不能提供小数字？在使用深度学习的多类分类中防止过拟合到特定类如何为我的图像分类模型FastAPI API解码base64图像并获取它的类如何知道我的数据是否过拟合/欠拟合？对于多类分类的RNN序列，我可以使用什么损失函数？

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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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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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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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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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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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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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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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想拿腾讯Offer？这80道算法高频面试题别漏了

CRF/朴素贝叶斯/EM/最大熵模型/马尔科夫随机场/混合高斯模型 4. 如何解决过拟合问题？ 5. One-hot的作用是什么？为什么不直接使用数字作为表示 6....决策树和随机森林的区别是什么？ 7. 朴素贝叶斯为什么“朴素naive”？ 8. kmeans初始点除了随机选取之外的方法 9. LR明明是分类模型为什么叫回归 10....SVM如何解决多分类问题 23. 核函数的作用是啥特征工程类： ? 1. 怎么去除DataFrame里的缺失值？ 2. 特征无量纲化的常见操作方法 3. 如何对类别变量进行独热编码？ 4....你在使用deepFM的时候是如何处理欠拟合和过拟合问题的 3. deepfm的embedding初始化有什么值得注意的地方吗 4. YoutubeNet 变长数据如何处理的 5....常见的模型加速方法 2. 目标检测里如何有效解决常见的前景少背景多的问题 3. 目标检测里有什么情况是SSD、YOLOv3、Faster R-CNN等所不能解决的，假设网络拟合能力无限强 4.

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图像分类比赛中，你可以用如下方案举一反三

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深度学习「CV」学习实践指南！

CNN原理卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。...在模型的训练过程中，模型只能利用训练数据来进行训练，并不能接触到测试集上的样本，故需要构建验证数据集对模型进行验证。过拟合与欠拟合 ?...过拟合（Overfitting）：模型把数据学习的太彻底，以至于把噪声数据的特征也学习到了，这样就会导致在后期测试的时候不能够很好地识别数据，即不能正确的分类，模型泛化能力太差。...欠拟合（UnderFitting）：模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据，或者是模型过于简单无法拟合或区分样本。 ? ? 防止过拟合方法正则化方法。...根据您测得的验证损失提前停止训练，以在模型快要过拟合的时候捕获模型。尝试更大的模型。大型模型大多数最终会过拟合，但是它们的“早期停止”性能通常会比小型模型好得多。 5.

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