非常低的损失和低精度是否表示过拟合？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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通过学习曲线识别过拟合和欠拟合

过拟合模型非常完美地学习了每一个例子，所以它会错误地分类一个看不见的/新的例子。对于一个过拟合的模型，我们会得到一个完美/接近完美的训练集分数和一个糟糕的测试/验证分数。...过拟合的原因:用一个复杂的模型来解决一个简单的问题，从数据中提取噪声。因为小数据集作为训练集可能无法代表所有数据的正确表示。 2、欠拟合如果一个模型不能正确地学习数据中的模式，我们就说它是欠拟合的。...，交叉验证精度的标准差较高。...3、欠拟合模型的学习曲线将反正则化变量/参数' c '设置为1/10000来获得欠拟合模型(' c '的低值导致欠拟合)。...这种情况下，模型可能太简单，无法捕捉数据中的基本模式。过拟合：如果训练集的性能随着样本数量的增加而提高，而验证集的性能在一定点后开始下降或停滞不前，这通常表示模型过拟合。

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Pytorch_第八篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 ---欠拟合、过拟合与正则化

偏差和方差是深度学习中非常有用的一对概念，尤其是可以帮助我们理解模型的欠拟合和过拟合。...偏差：模型对于训练集的拟合能力，通俗理解来说，偏差代表模型能够正确预测训练集的程度（也就是说，模型在训练集上表现出的精度）。偏差越高代表模型在训练集上的精度越低。...方差越高代表模型在各测试集上的精度明显低于训练集上的精度。理解了偏差和方差的概念之后，那模型欠拟合和过拟合又是什么呢？...如下图所示（蓝色线为预测的模型，可以发现并不能很好滴拟合训练数据）： image.png 过拟合：对应于高方差的情况，即模型虽然在训练集上的精度很高，但是在测试集上的表现确差强人意。...---- 正则化直观理解：正则化是用来防止模型过拟合的一种方法，其做法是通过在模型损失函数中加入一项正则项，使得其在训练数据拟合损失和模型复杂度中达到一种权衡。

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机器学习 | 模型评估和选择

3.5 损失函数 (loss function) 损失函数是一种衡量预测损失和错误 (损失和错误预测相关) 程度的函数。...训练误差又叫经验误差 (empirical error)，定义为模型在训练集上的误差，通常可表示为训练集上的损失均值 ? 假设我们用线性模型拟合训练集，训练误差展示于下图： ?...真实误差主要衡量模型的“归纳能力” (induction ability)，模型是否能从训练数据中归纳出规则而适应新数据的能力。新数据是没有见过的数据。...绿色曲线是拟合出来的六次多项式模型，我们发现它和蓝色曲线相差非常非常远，因此六次多项式模型对应的真实误差非常大。真实误差跟模型复杂度的关系如下： ?...简单模型“欠拟合”，复杂模型“过拟合”。 “欠拟合”的模型的偏差大方差小，“过拟合”的模型的偏差小方差大一张图胜过千句话： ? 一般来说，偏差和方差是有冲突的，这称为偏差-方差权衡。

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高精度恒流恒压（CCCV）原边反馈功率转换器

在恒压控制（CV）时，内置输出采样电路和线损补偿电路既保证了芯片输出电压的高精度又保证了较好的负载调整率，同时，内置的准谐振导通模式，有效提高了系统的工作效率。...二、产品特征恒压（CV）和恒流（CC）精度高达±5% 原边控制模式，省略TL431和光耦工作于断续模式（DCM）低待机功耗小于100mW 低静态工作电流（<500uA） PFM工作模式...内置准谐振导通模式内置线损补偿电路内置前沿消隐电路 (LEB) 内置初级电感补偿基于自动重启的多种保护功能欠压锁定 (UVLO) VDD过压保护逐周期电流检测...误差放大器的输出反应负载的状况，控制峰值电流及系统频率，进而调整输出电压，这样就实现了恒压控制。线损补偿 PR6214通过辅助绕组和次级绕组的耦合关系来检测输出电压。...线损电压随着输出负载的增加而增加，导致导线末端的电压不断下降。为了保持导线末端电压的稳定，PR6214内置了线损补偿电路来实现良好的负载调整率。

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数据科学家需要了解的45个回归问题测试题（附答案）

只有4 答案：A 向模型添加更多特征将总是会增加训练准确度，即低偏差。但是测试精度增加，则有赖于特征是否是显著的。 28 下图表示由X预测Y的回归线。图上的值显示每个预测值的残差。...选择下面的描述，哪个表达了偏差和方差与λ的关系。 A. 在λ非常大的情况下，偏差低，方差低。 B. 在λ非常大的情况下，偏差低，方差高。 C. 在λ非常大的情况下，偏差高，方差低。 D....在λ非常大的情况下，偏差高，方差高。答案：C 如果λ很大，则意味着模型不是很复杂，这种情况下，会产生偏差高且方差低的结果。 36 假设您已在数据集上拟合了一个复杂的回归模型。...选择下面的描述，哪个表达了偏差和方差与λ的关系。 A. 在λ非常小的情况下，偏差低，方差低。 B. 在λ非常小的情况下，偏差低，方差高。 C. 在λ非常小的情况下，偏差高，方差低。 D....在λ非常小的情况下，偏差低，方差低。答案: B 如果λ很小，则意味着模型比较复杂，这种情况下，会产生偏差低且方差高的结果，模型会对数据过拟合。

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AP3465 4-30V 输入 3A 输出同步降压驱动器

另外 AP3465 包含多重保护功能：过温保护，输出短路保护和输入欠压/过压保护等。...特点：输出电流：3A、开关频率：130kHz、宽输入电压范围：4V-30V、宽输出电压范围：1.8V-28V、恒压精度：±5%、恒流精度：±5%、无需外部补偿、效率可高达 92%以上、输入欠压.../过压、输出短路和过热保护、 SOP8 封装应用：车载充电器、适配器、追踪器、恒压源、分布式供电系统◆恒流设置AP3465 输出恒流通过连接到 CSN 和 CSP 管脚之前的电阻来设定，检测电阻精度应...效率可以表示为：效率=100%-(L1+L2+L3...)，此时， L1，L2……每一项是占一定百分比的输入损失。尽管电路中存在很多损耗性的因素，VIN 静态电流和 I2R 是两项主要损耗。...其他损失包括 CIN 和 COUT 的 ESR损失和电感磁损，通常只占总损耗的 2%。◆PCB 布线参考PCB 布局应遵循如下规则以确保芯片的正常工作。

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EdgeYOLO来袭 | Xaiver超实时，精度和速度完美超越YOLOX、v4、v5、v6

本文提出了一种基于最先进YOLO框架的高效、低复杂度和Anchor-Free的目标检测器，该检测器可以在边缘计算平台上实时实现。...本文开发了一种增强的数据增强方法，以有效抑制训练过程中的过拟合问题，并设计了一种混合随机损失函数，以提高小目标的检测精度。...随着图像中对象的比例减少，用于表示目标的像素信息减少。与小目标相比，大目标通常占据数十倍甚至数百倍的信息，小目标的检测精度通常明显低于大目标。此外，位图图像的属性无法消除这种差距。...3.3、损失函数的改进对于目标检测，损失函数一般可以写成如下：其中 L_{cls} 、 L_{iou} 、 L_{obj} 和 L_∆ 表示分类损失、IOU损失、目标损失和调节损失， α、λ、µ、...分类损失和目标损失的损失函数由混合随机损失代替：其中p表示预测结果，t表示GT值，r是0到1之间的随机数。对于一张图像中的所有结果，都有这个结果：这表明在小目标的精度和总精度之间有较好的平衡。

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深度度量学习的这十三年，难道是错付了吗？

训练过程中冻结 BatchNorm 参数，以减少过拟合。批大小设置为 32。训练过程中，图像增强通过随机调整大小的裁剪策略来完成。所有的网络参数都用学习率为 1e-6 的 RMSprop 进行优化。...更有信息量的准确率度量指标研究者用 Mean Average Precision at R (MAP@R) 来度量准确度，这一指标综合了平均精度均值和 R 精度的思想。...它奖励聚类良好的嵌入空间。实验损失和数据集研究者选择了近年来多个会议论文在度量学习领域提出的先进方法（如表 6 所示），在 11 种损失和一种损失+miner 组合上进行实验。 ?...许多论文表示，自己方法的性能超出了对比损失一倍还多，比三元组损失也高出 50% 以上。这些提升是因为这些损失造成了非常低的准确性。...因为，我也曾是踩过这些坑过来的」。 ? 图源：知乎 @ 王珣。

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深度学习教程 | 深度学习的实用层面

在传统的机器学习算法中，Bias和Variance是对立的，分别对应着欠拟合和过拟合，我们常常需要在Bias和Variance之间进行权衡。...模型存在高方差：获取更多的数据；正则化(Regularization)；寻找更合适的网络结构。不断尝试，直到找到低偏差、低方差的框架。...(1) 直观解释我们回到上面模型状态的那张图，从左到右，分别表示了欠拟合、刚好拟合、过拟合三种情况。选择图中的复杂神经网络模型，那么不添加正则化的情况下，我们可能得到图中的过拟合分类边界。...，在数学上，我们可以基于微分的定义，使用极限的计算去逼近导数，我们有如下的「单边误差法」和「双边误差法」，其中后者精度要高一些。...[梯度检验] 因此，我们用梯度检验值检验反向传播的实施是否正确。其中，{||x||}_2 表示向量x 的2-范数(也称「欧几里德范数」)。

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史上最全面的正则化技术总结与分析！

作者：黄海安编辑：栾志勇 PART 01 摘要引言正则化是一种有效的防止过拟合、提高模型泛化能力方法，在机器学习和深度学习算法中应用非常广泛，本文从机器学习正则化着手，首先阐述了正则化技术的一般作用和概念...可以简单认为结构风险是经验风险后面多加了一项表示模型复杂度的函数项，从而可以同时控制模型训练误差和测试误差，结构风险最小化即为在保证模型分类精度(经验风险)的同时，降低模型复杂度，提高泛化能力。...需要明白以下结论： (1) C越大，正则化参数越小，表示对分错样本的惩罚程度越大，正则化作用越小，偏差越小，方差越大，越容易出现过拟合(通俗理解，原本将低维空间映射到5维空间正好线性可分，但是由于惩罚过于严重...前面讨论了，正则化是一种可以有效防止过拟合的方法，然而如何判断模型是否或者容易出现过拟合？...常用的办法有：(1) 比较模型对验证集和训练集的识别精度，如果验证集识别精度大幅低于训练集，则可以判断模型存在过拟合；(2) 训练集的代价函数快速下降至0附近，也可以怀疑出现了过拟合；(3) 样本个数比特征个数少

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从零开始学Keras（二）

在下面两个代码清单中，我们将使用 Matplotlib 在同一张图上绘制训练损失和验证损失，以及训练精度和验证精度）。...但验证损失和验证精度并非如此：它们似乎在第四轮达到最佳值。这就是我们之前警告过的一种情况：模型在训练数据上的表现越来越好，但在前所未见的数据上不一定表现得越来越好。...准确地说，你看到的是过拟合（overfit）：在第二轮之后，你对训练数据过度优化，最终学到的表示仅针对于训练数据，无法泛化到训练集之外的数据。 ...在这种情况下，为了防止过拟合，你可以在 3 轮之后停止训练。通常来说，你可以使用许多方法来降低过拟合，我们将在第 4 章中详细介绍. ...进一步改进通过以下实验，你可以确信前面选择的网络架构是非常合理的，虽然仍有改进的空间。前面使用了两个隐藏层。你可以尝试使用一个或三个隐藏层，然后观察对验证精度和测试精度的影响。

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三千字轻松入门TensorFlow 2

在这里，我们可以看到 X_train 和 X_test的方差都非常低，因此无需对数据进行标准化。...这种表示形式的问题在于我们的模型可能会给较高的数字更高的优先级，这可能导致结果出现偏差。因此，为了解决这个问题，我们将使用一站式表示法。您可以在此处了解更多关于一键矢量的信息。...我们将仅检查前5行，以检查其是否正确转换。 ? ? 是的，我们已经将其转换为OheHot表示形式。...使用800个epoch将过度拟合数据，这意味着它将在训练数据上表现出色，但在测试数据上表现不佳。在训练模型的同时，我们可以在训练和验证集上看到我们的损失和准确性。 ?...在这里，我们可以看到我们的训练精度为100％，验证精度为67％，对于这样的模型而言，这是相当不错的。让我们来绘制它。 ? ? 我们可以清楚地看到，训练集的准确性比验证集的准确性高得多。

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R语言︱机器学习模型评价指标+（转）模型出错的四大原因及如何纠错

可以用ROCR包来实现，可参考博客（ R语言︱ROC曲线——分类器的性能表现评价）分类器算法最后都会有一个预测精度，而预测精度都会写一个混淆矩阵，所有的训练数据都会落入这个矩阵中，而对角线上的数字代表了预测正确的数目...高偏差指的是你的模型对实验数据是否“欠拟合（underfitting）”（见上图）。...高偏差是不好的，因为你的模型没有非常准确或者有代表性地反映输入值和预测的输出值之间的关系，而且经常输出高失误的值（例如模型预测值与真实值之间有差距）。高方差则指相反情况。...出现高方差或者“过拟合”时，机器学习模型过于准确，以至于完美地拟合了实验数据。这种结果看上去不错，但需引起注意，因为这样的模型往往无法适用于未来数据。...同理，对于高方差，你可以减少输入特征的数量。如果模型对训练数据过拟合，有可能是你用了太多特征，减少输入特征的数量会使模型对测试或者未来数据更灵活。

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针对时尚类MINIST数据集探索神经网络

（instructions）非常简单。...我们可以看到该神经网络的测试损失为34.5，准确度为87.6。我们如何理解呢？解释损失和准确度损失是训练或验证集中的每个实例偏差的总和，它不是百分比。...因此，损失越低，模型越好，除非模型过拟合。准确度是错误分类的百分比，并且在学习参数后计算，模型越精确越好。神经网络层数越深越精确吗？...接下来，我们将比较两种深度之间的分类准确度，即3层神经网络与6层神经网络，来看看更多层是否会有更高的精度。...如果标签为红色，则表示预测与真实标签不符; 反之它就是蓝色的。 ? 接下来，我们将讨论神经网络的激活函数。

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使用GBDT算法实现敏感词匹配

同时面对复杂的语言环境，当前匹配算法会丧失匹配精度，出现误伤情况。例如：“中华”一词多义，如果指香烟，可能算烟草违规的敏感词，但如果指牙膏，那就不算敏感词了。...0.21)2+(−0.456+0.21)2]/4=0.186 我们选取【是否命中】为第一棵树第一的划分节点（选平方损失和最小，如有多个，选其一）。...对于右节点，我们按【是否存在音译】（选剩余最小损失和的属性）继续划分，发现都是在节点的一边（都是否），这里我们也不继续划分但是如果特征属性很多，也能继续往下划分，我们不能无限划分下去，（树的深度越深，...我们计算左右节点的拟合值，根据公式： c1,j=Σxi∈R1,jr1,iΣxi∈R1,j(yi−r1,i)(1−yi+r1,i) c1,j第一颗树j节点的拟合值，例如： c1,1表示第一个树左节点的拟合值...，c1,2表示第一棵树右节点拟合值。

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训练神经网络的一些实用技巧

一些技巧一旦得到了具有统计功效的模型,问题就变成了:模型是否足够强大?它是否具有足够多的层和参数来对问题进行建模?...请记住,机器学习中无处不在的对立是优化和泛化的对立,理想的模型是刚好在欠拟合和过拟合的界线上,在容量不足和容量过大的界线上。为了找到这条界线,你必须穿过它。...要搞清楚你需要多大的模型,就必须开发一个过拟合的模型,这很简单。添加更多的层。让每一层变得更大。训练更多的轮次。要始终监控训练损失和验证损失,以及你所关心的指标的训练值和验证值。...如果你发现模型在验证数据上的性能开始下降,那么就出现了过拟合。下一阶段将开始正则化和调节模型,以便尽可能地接近理想模型,既不过拟合也不欠拟合。...如果只重复几次,那么无关紧要;但如果系统性地迭代许多次,最终会导致模型对验证过程过拟合(即使模型并没有直接在验证数据上训练)。这会降低验证过程的可靠性。

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机器学习特征工程和优化方法

1.4 文本表示模型文本是一类非常重要的非结构化数据，如何表示文本数据一直是机器学习领域的一个重要研究方向。词袋模型和N-gram模型最基础的文本表示模型是词袋模型。...限制参数搜索空间解决欠拟合与过拟合的问题。 2.4 常见的几种最优化方法梯度下降法梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。...机器学习评估方法混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。...3.9 过拟合和欠拟合过拟合是指模型对于训练数据拟合呈过当的情况，反映到评估指标上，就是模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上的表现较差。欠拟合指的是模型在训练和预测时表现都不好的情况。...下图形象地描述了过拟合和欠拟合的区别。 ? 防止过拟合：从数据入手，获得更多的训练数据。降低模型复杂度。正则化方法，给模型的参数加上一定的正则约束。

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如何去实践一个完整的数据挖掘项目

这些模型在后续的分类、聚类、神经序列、情感分析等示例中都会用到。在模型训练时需要注意的几个点：注意过拟合、欠拟合问题，不断提高模型的泛化能力对于神经网络，注意梯度消失和梯度爆炸问题。...错误率：是分类错误的样本数占样本总数的比例。精度：是分类正确的样本数占样本总数的比例。准确率：是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样例中有多少是真正的正样例。...1、计算量大，尤其是特征数非常多的时候 2、样本不平衡的时候，对稀有类别的预测准确率低 3、KD树，球树之类的模型建立需要大量的内存 4、是慵懒散学习方法，基本上不学习，导致预测时速度比起逻辑回归之类的算法慢...高维度对距离衡量的影响：众所周知当变量数越多，欧式距离的区分能力就越差。变量值域对距离的影响：值域越大的变量常常会在距离计算中占据主导作用，因此应先对变量进行标准化。 4 训练样本是否要一视同仁？...Tuple 1、tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改，因此，没有append()，insert()这样的方法． 2、只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号“,”，

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AI：基础概念简介

解决：1、用改进后的relu；2、采用适当的权重初始化方法，逐层初始化 4.过拟合、欠拟合和泛化？过拟合：就是指虽然训练集误差越来越小，但是在测试集上误差越来越大的现象。...表示模型对训练集数据过拟合了，无法有效预测集外数据。泛化性：指的是评价模型好坏的一个标准，针对新数据的预测准确率越差泛化性越差，反之，则泛化性越好。...如果模型不鲁棒，或训练集准确率高、测试集准确率低，就可以称模型泛化性差。本质上，过拟合就是模型泛化性差的体现。...过拟合与泛化：拟合指的是和目标的接近程度过拟合和泛化是相互矛盾的点过拟合，导致泛化能力差泛化能力好，拟合精度可能就没那么完美 5.归一化、正则化、标准化归一化(Normalization)，...若X输进去，分别检测是否为0、1、…、9，输出对应的概率，选择概率最大的那个，作为最终分类结果联系，逻辑回归是线性回归的特例。

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机器学习（十三） ——交叉验证、查准率与召回率

2、交叉验证集（crossvalidation set，简称CV）为了验证假设函数h(x)中，x的次数是否过高或者过低，即验证是否存在欠拟合与过拟合的情况，会从训练集中，再预留一部分数据，作为交叉验证集...三、学习曲线学习曲线（learningcurve），也是一个衡量是否过拟合、欠拟合的工具。学习曲线是一种图形。其横坐标是训练集的数量，纵坐标是代价函数的值。...因此，学习曲线中，cv和训练集都保持的很高，而且数据集增大不会缓解，就表示很有可能欠拟合了。 ? 3、高方差（过拟合）高方差情况下，在数据集不够大的情况下，cv很大，训练集很小，两者差距非常大。...此时，系统的查准率（衡量结果正确度）非常高，但是其召回率会非常低（找出正确结果的能力）。同理，如果调整成h(x)>=0.1时，y=1。...此时查准率会非常低，但是召回率会非常高（基本把所有可能都囊括了，肯定找出正确结果的能力很高，但是这个系统是没用的系统）。

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