Mxnet MNIST训练示例返回几乎恒定的rmse
Mxnet是一种深度学习框架，而MNIST是一个经典的手写数字识别数据集。在Mxnet中，可以使用MNIST数据集进行训练示例。
在训练过程中，RMSE（Root Mean Square Error）是一种常用的评估指标，用于衡量模型的预测误差。RMSE越小，表示模型的预测结果与实际结果的差距越小。
当Mxnet MNIST训练示例返回几乎恒定的RMSE时，这意味着模型的预测误差在训练过程中基本保持不变。这可能有以下几种原因：
- 模型过拟合：模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的预测效果较差。这种情况下，可以尝试增加正则化项、减少模型复杂度或增加训练数据量来解决过拟合问题。
- 数据质量问题：训练数据中存在噪声、错误标注或不一致性，导致模型无法准确地学习。可以通过数据清洗、数据增强或使用更高质量的数据集来改善模型性能。
- 学习率设置不当：学习率过大或过小都可能导致模型训练不稳定。可以尝试调整学习率的大小或使用自适应学习率算法来优化模型训练过程。
- 模型选择不当：选择的模型可能不适合解决MNIST手写数字识别问题，导致模型性能不佳。可以尝试使用其他更适合的模型架构或调整模型超参数来改善性能。
对于Mxnet MNIST训练示例，腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，如腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台等。这些产品和服务可以帮助用户进行深度学习模型的训练、优化和部署。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站的相关页面。
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1回答
机器学习的最佳模型
、、、、
我是一个机器学习领域的初学者，我有一些小小的疑问，但我没有找到任何合适的答案。如何选择预测未知数据的最佳模型。我学到了两种方法，我不知道哪一种是正确的。
通过将数据分割成训练和测试数据来说明、训练您的模型，然后对模型进行拟合以预测测试输出和错误，对数据进行洗牌，并将误差平均在大约100个或更多个周期内。这将给我们一个平均错误(rmse测试)超过100个周期(python随机状态)。现在要预测未知的数据(验证模型)，我应该考虑哪个模型来进行预测。
1-使rmse更接近于平均rmse的模型:选择一个报告误差的模型，该模型报告的误差大约等于超过100个周期的平均误差，用于预测未知数据，并称之为预测模
浏览 0提问于2018-04-14得票数 1
我正在学习如何使用Azure ML Studio执行机器学习。目前，我只尝试过使用Python进行机器学习。 我使用Azure ML和Python运行了相同的机器学习项目，以查看每个产品的结果与均方根误差(RMSE)有多接近。到目前为止，Azure ML和Python的RMSE有很大不同。 我不明白为什么RMSE离得这么远。我能想到的唯一原因是因为Python在训练数据上‘拟合’模型的方式。Python使用以下代码来拟合训练数据 lr = LinearRegression(labelCol='xxxx')
lrModel = lr.fit(train_data) 然而，我不知
浏览 17提问于2019-12-28得票数 0
我理解过拟合和欠拟合的直观含义。现在，给定一个基于训练数据训练的特定机器学习模型，您如何判断训练是过拟合还是欠拟合数据？有没有一种量化的方法来衡量这些因素？
我们能不能看看误差，然后说它是过拟合还是欠拟合？
浏览 0提问于2012-09-15得票数 4
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“不适合”和“高偏差和低方差”之间的确切关系是什么？它们似乎是紧密相关的概念，但仍然有两个不同的东西。他们之间的确切关系是什么？
“过模”和“高方差和低偏差”也是一样的。一样，但不完全一样？
例如：
维基百科指出：
“偏差误差是学习算法中错误假设的误差。高偏差会导致算法忽略特征与目标输出(欠拟合)之间的相关关系。偏差是训练集对小波动的敏感性造成的误差。训练数据中的随机噪声(过度拟合)建模算法可能导致高方差。”
卡格尔说：
简而言之，不适当--高偏倚和低方差
数据科学：
简单地说，高偏倚意味着不合适
或者来自堆栈交换的另一个问题：
过拟合与高偏差相关，过度拟合与高方差相关
浏览 0提问于2022-12-20得票数 0
我正在使用GradientBoostingRegressor解决一个时间序列预测问题，我认为我看到了明显的过度拟合，这可以从训练的RMSE明显优于预测这一点来证明。为了检查这一点，我尝试使用sklearn.model_selection.cross_validate，但是我在理解结果时遇到了问题。
首先，我通过拟合所有的训练数据来计算RMSE，然后用拟合模型“预测”训练数据输出，并与训练输出(与我用来拟合的相同)进行比较。我观察到的RMSE与预测值的数量级相同，更重要的是，当我将预测结果提交给Kaggle时，RMSE与RMSE大致相同(尽管后者较低，反映了过度拟合)。
其次，我使用相同的培训数
浏览 16提问于2019-12-08得票数 0
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在第50页的“”一书中，作者正在对数据集执行线性回归，并得到：
training set score: 0.67
test set score: 0.66
然后他们说，他们“很可能不适应，而不是过度适应”。
但是，当使用TensorFlow的时，它们使用的是带有神经网络的MNIST时尚数据集，并得到：
training set score: 0.892
test set score: 0.876
然后，他们声明如下
“事实证明，测试数据集的准确性略低于训练数据集的准确性。训练精度和测试精度之间的差距是过度拟合的一个例子。过度拟合是指机器学习模型在新数据上的表现比他们的训练数据更糟糕。“
我相信
浏览 1提问于2018-07-29得票数 0
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多项式回归中的过拟合，比较训练集的均方误差和验证集的均方误差。
我不太理解这张图。在训练模型以学习参数时，我们必须设置λ=0，因为已经选择了λ的值并继续进行培训是没有意义的。，那么，随着λ值的变化，训练错误是如何变化的呢？将数据集划分为有效数据集和训练数据集，在训练集中对模型进行训练，并通过有效集验证验证结果。
浏览 3提问于2021-12-25得票数 1
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3回答
在机器学习和数据科学方面，“基线”意味着什么？
有人给我写信说：
提示:适当的基线将给出大约200的RMSE。
我不明白这个。他的意思是，如果我对训练数据的预测模型的RMSE低于500，那么它是好的吗？
什么可以是“基线方法”？
浏览 0提问于2018-04-26得票数 28
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我刚刚运行了训练MNIST模型的代码。我们如何应用它来识别真实图像中的笔迹？我是一个新手，刚刚开始学习这一部分。我已经搜索过了，但是找不到关于这个的信息。
浏览 0提问于2015-12-07得票数 4
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根据我对机器学习的理解(尽管我对机器学习非常陌生)，需要在训练过程中对模型进行评估。这将避免过度拟合或减少错误预测的可能性。
我尝试修改Tensorflow官方网站提供的鲍鱼示例，以适应我的项目，我发现代码只在模型训练完成后进行一次评估。
这对我来说非常奇怪，因为只有一次评估似乎使“评估阶段”变得无用。换句话说，如果培训已经完成，那么评估有什么用呢？它不能帮助建立一个更好的模型，不是吗？
下面是我的代码的一部分：
nn = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, params=model_params, model_dir='/tmp/nm
浏览 0提问于2018-06-30得票数 2
我正在使用神经网络(NN)作为我的地球物理学论文的一部分，并且正在使用TensorFlow和Keras来训练我的网络。
我目前的任务是使用神经网络来近似热力学模型，即非线性回归问题。它接受13个输入参数，并输出450个参数的速度剖面(速度与深度)。我的数据由100,000个合成示例(即没有噪声存在)、训练(80k)、验证(10k)和测试(10k)组成。
我已经针对许多不同的架构测试了我的网络:更宽(5-800个神经元)和更深(最多10层)，不同的学习率和批量大小，甚至是许多时期(5000)。基本上所有交易的标准技巧...
但是，令我困惑的是，学习曲线显示验证误差低于训练误差(对于我的所有测试)
浏览 0提问于2019-01-29得票数 2
上下文:我目前正在制作和比较机器学习模型，以预测住房数据。我有大约32000个数据点，42个特征，我正在预测房价。我比较随机森林回归，决策树回归和线性回归。我可以看出存在一些过度拟合的情况，因为我的初始值与交叉验证值之间的关系如下：
RF: 10倍R平方= 0.758，neg RMSE = -540.2 vs未验证的R平方为0.877，RMSE为505.6
DT: 10倍R平方= 0.711，neg RMSE = -576.4 vs未验证R平方为0.829，RMSE为595.8。
LR: 10倍R平方= 0.695，neg RMSE = -596.5 vs未验证R平方为0.823，RMSE为6
浏览 0提问于2021-01-14得票数 0
在教程中，数据集被分成三个不同的集合：(1) data_sets.train、(2) data_sets.validation和(3) data_sets.test。然而，在训练循环中，只使用data_sets.train进行训练。
# Start the training loop.
for step in xrange(FLAGS.max_steps):
start_time = time.time()
# Fill a feed dictionary with the actual set of images and labels
# for this particular
浏览 0提问于2017-01-27得票数 3
我试图比较三种预测技术：
平稳随机Poisson-GEV:其中事件的发生率由泊松过程给出，强度由一般极值分布(GEV)表示。
自回归积分移动平均(ARIMA)
长期短期内存网络(LSTM)
利用Akaike信息准则( AIC )对泊松-GEV拟合与数据进行比较是可能的，最好的拟合是较低的AIC。同样，也可以使用均方根误差(RMSE)对LSTM和ARIMA进行比较。
然而，由于参数的数量对我来说还不清楚，所以很难找到获得长期内存网络的AIC的方法。在寻找绕开这条路的时候，我找到了此页。我还是迷路了。
任何建议都会很好。非常感谢!
浏览 0提问于2021-06-18得票数 1
1回答
我有一个包含3961个不同行和32列的训练数据，我希望将其适合随机森林和梯度提升模型。在训练时，我需要微调模型的超参数，以获得尽可能好的AUC。为此，我使用Scipy中描述的盆地跳跃算法最小化数量1-AUC(Y_real，Y_pred)；因此我的训练和内部验证子样本是相同的。
当优化完成后，我得到了随机森林的AUC=0.994，而对于梯度提升我得到了AUC=1。我是不是对这些模型过度拟合了？我怎么知道在训练过程中什么时候发生了过拟合？
浏览 10提问于2021-01-20得票数 0
我的问题是，我获得了一个结果非常好的模型(训练和交叉验证)，但当我再次测试它(使用不同的数据集)时，出现了很差的结果。
我得到了一个经过训练和交叉验证测试的模型。该模型展示了AUC=0.933、TPR=0.90和FPR=0.04
我猜在看图片时不存在过度拟合，对应于学习曲线(误差)、学习曲线(分数)和偏差曲线：
问题是，当我使用不同的测试数据集测试这个模型时，我得到的结果很差，与我之前的结果AUC=0.52、TPR=0.165和FPR=0.105没有任何关系
我使用梯度提升分类器来训练我的模型，使用learning_rate=0.01，max_depth=12，max_featu
浏览 4提问于2015-08-24得票数 1
1回答
在回归的目标中，训练错误的总体要点是什么(即，作出预测)？
你可能会说，“嗯，你看，训练错误可以帮助你确定哪种复杂的模型是最好的。”
对此，有些人会说，“不，你不能。低训练误差可能只是意味着你的模型符合你正在训练模型的任何数据，A.K.A超拟合。”
如果训练误差不是一个很好的性能预测指标，那么计算它有什么意义呢？
特别是当我们说，去他妈的训练错误，只是使用验证错误..。
我们什么时候会使用训练错误？
较低的训练误差可能是过度拟合的表现。这是唯一的用途吗？
浏览 3提问于2016-08-08得票数 5
2回答
我正在做机器学习方面的研究。现在我想用一些著名的数据集来测试我的算法。由于我是这个领域的新手，除了MNIST之外，我找不到其他合适的数据集。我认为MNIST非常适合我们的研究。有谁知道MNIST有类似的数据集吗？
附注:我知道另一个经常使用的手写数字数据集，称为USPS数据集。但我需要一个包含更多训练示例的数据集(通常超过10000个，与MNIST中的训练示例数量相当)，因此USPS不在我的选择之列。
浏览 1提问于2013-03-23得票数 9
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对训练集模型进行评价(即训练训练模型，在同一训练集上评估回归误差/精度)，并将评价结果与模型回归误差/交叉验证(我们在同一训练集上进行交叉验证)和测试集的精度进行比较，以检查过拟合/不拟合是否是一种很好的做法吗？
据我所知，我们不应该对训练集的模型进行评估。然而，我看到一些讲座似乎促进了对训练错误的评估。
浏览 0提问于2020-08-20得票数 1
2回答
列车与试验误差的关系
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我有一些特别的问题，我无法从书本中得到答案。因此，我在这里寻求帮助，如果可能的话，我将非常感谢一个直观的解释。
一般来说，神经网络有一个偏差/方差权衡，因此我们需要一个正则化。偏高->欠拟合；方差高-过拟合。
为了解决过拟合问题，我们采用正则化方法对权值进行对比。这是一个超参数，并应在培训期间学习，根据我的理解使用交叉验证。因此，数据集被分割成一个训练、验证和测试集。测试集是独立的，在学习过程中模型是看不到的，但是我们有可用的标签。基于该测试集，我们通常会报告假阳性、混淆矩阵、错误分类等统计数据。
( Q1)这种偏差/方差问题是否也出现在其他算法中，如支持向量机、最小方差分析等？
在卷积
浏览 0提问于2018-10-04得票数 0
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