为了避免过拟合问题，一个非常常用的方法是正则化（regularization），正则化的思想就是在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标。
来源 | Analytics Vidhya 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文介绍了四种正则化方法，用以优化神经网络模型的训练。并附python+keras实战。关注公众号并发送关键字"正则化数据集"获取数据集下载指引，发送关键字"正则化代码"获取完整代码。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题--在训练数据上表现非同一般的好，却在测试集上表现很一般。或者是你曾在公
数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题--在训练数据上表现非同一般的好，却在测试集上表现很一般。或者是你曾在公开排行榜上名列前茅，却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况。那这篇文章会很适合你。
本文翻译自《An Overview of Regularization Techniques in Deep Learning (with Python code)》(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/04/fundamentals-deep-learning-regularization-techniques/)，原作者保留版权。
本文简单介绍了什么是正则化以及在深度学习任务中可以采用哪些正则化技术，并以keras代码具体讲解了一个案例。
作者 / Jason Brownlee 翻译 / 编辑部翻译组 来源 / http://machinelearningmastery.com 权重正则化是一种对LSTM节点内的权重施加约束（如L1或L2）的技术。 这具有减少过拟合并提高模型性能的效果。 今天的推文，让各位读者发现如何使用LSTM网络的重量正则化和设计实验来测试其对时间序列预测的有效性。 01 测试环境 假定您已安装Python SciPy环境。 您可以在此示例中使用Python 2或3。 假定您使用TensorFlow或Theano后端
过拟合是指模型只过分地匹配特定训练数据集，以至于对训练集外数据无良好地拟合及预测。其本质原因是模型从训练数据中学习到了一些统计噪声，即这部分信息仅是局部数据的统计规律，该信息没有代表性，在训练集上虽然效果很好，但未知的数据集（测试集）并不适用。
最常见的机器学习类型。给定一组样本（通常是人工标准），它可以学会将数据映射到已知目标（也叫标注）。监督学习广泛应用到光学字符识别、语音识别、图像分类和语言翻译。
人工智能和深度学习很火，对应的职位其薪水和前景都很不错。很多人想转行从事这方面的研究，大部分都是靠自学相关的知识来进行入门和提升。网络上有很多资源可以用来学习深度学习相关的内容。但不幸的是，大多数资源在建立模型时候很少解释为什么这样构造会取得较好的效果，其根本原因在于目前深度学习相关的理论类似于一个黑匣子，暂时无法解释得清楚，只能通过实验来证明。此外，随着相关的深入研究，会出现一些新的发现，进而解释之前无法解释的内容。 深度学习相关的知识更新的特别快，需要时常关注相关的进展。本文将讨论深度学习中的一种常用技术——Dropout，通过阅读此文，你将清楚为什么Dropout在卷积神经网络模型中不再受到欢迎。
一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。（Objective = Loss + Regularization）
我们对Keras应该已经有了一个直观、宏观的认识了。现在，我们来系统的学习一下Keras的一些关于网络层的API，本文的主要内容是围绕卷积展开的，包含以下的内容：
通过使用深度学习实现分类问题的动手演练，如何绘制问题以及如何改善其结果，来了解TensorFlow的最新版本。
activation: 激活函数，若不指定，则不使用激活函数 (即线性激活: a(x) = x)。
神经网络是一种由神经元、层、权重和偏差组合而成的特殊机器学习模型，随着近些年深度学习的高速发展，神经网络已被广泛用于进行预测和商业决策并大放异彩。
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
该层创建了一个卷积核，该卷积核以 单个空间（或时间）维上的层输入进行卷积， 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True， 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。 最后，如果 activation 不是 None，它也会应用于输出。
dropout技术是神经网络和深度学习模型的一种简单而有效的正则化方式。 本文将向你介绍dropout正则化技术，并且教你如何在Keras中用Python将其应用于你的模型。 读完本文之后，你将了解： dropout正则化的原理 如何在输入层使用dropout 如何在隐藏层使用dropout 如何针对具体问题对dropout调优 神经网络的Dropout正则化 Dropout是Srivastava等人在2014年的一篇论文中提出的一种针对神经网络模型的正则化方法 Dropou
特征工程的本质：用更简单的方法表述问题，使问题变得容易，需要深入理解问题的本质。可能的话加一点遐想。
从数学和统计学的角度来理解过拟合和欠拟合，我们需要考虑模型的参数数量和拟合数据的程度。
Dropout是神经网络和深度学习模型的简单而有效的正则化技术。 在这篇文章中，你将发现Dropout正则化技术，以及如何使用Keras将其应用于Python中的模型。 看完这篇文章后，你会知道： D
批处理规范化背后的主要思想是，在我们的案例中，我们通过使用几种技术（sklearn.preprocessing.StandardScaler）来规范化输入层，从而提高了模型性能，因此，如果输入层受益于规范化，为什么不规范化隐藏层，这将进一步改善并加快学习速度。
在这篇文章中，你将发现Dropout正则化技术，以及如何使用Keras将其应用于Python中的模型。
梯度爆炸是一个在训练过程中大的误差梯度不断累积，导致神经网络模型权重出现大幅更新的问题。这会影响你的模型不稳定，无法从你的训练数据中学习。 在这篇文章中，我将带你了解深度人工神经网络的梯度爆炸问题。
正则化技术对于防止模型过度拟合至关重要，并能使它们在验证和测试集上表现更好。本指南提供了可用于TensorFlow中正则化的四种关键方法的代码的全面概述。
相关博文： [Hands On ML] 3. 分类（MNIST手写数字预测） [Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别
选自MACHINE LEARNING MASTERY 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 梯度爆炸指神经网络训练过程中大的误差梯度不断累积，导致模型权重出现重大更新。会造成模型不稳定，无法利用训练数据学习。本文将介绍深度神经网络中的梯度爆炸问题。 阅读本文，你将了解： 什么是梯度爆炸，模型训练过程中梯度爆炸会引起哪些问题； 如何确定自己的网络模型是否出现梯度爆炸； 如何修复梯度爆炸问题。 什么是梯度爆炸？ 误差梯度是神经网络训练过程中计算的方向和数量，用于以正确的方向
原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-62.html
此外，训练误差是每批训练数据的平均误差。由于你的模型是随着时间而变化的，一个 epoch 中的第一批数据的误差通常比最后一批的要高。另一方面，测试误差是模型在一个 epoch 训练完后计算的，因而误差较小。
众所周知，机器学习代码很难调试。就连简单的前馈神经网络，您也经常需要围绕网络架构、权重值初始化和网络优化做出决策 - 所有这些都可能导致机器学习代码中隐藏BUG。
第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层或更多，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单，可能碰到下面这些问题：
原标题 | An Introduction to Dropout for Regularizing Deep Neural Networks
Keras是一个基于Python编写的高层神经网络API，凭借用户友好性、模块化以及易扩展等有点大受好评，考虑到Keras的优良特性以及它的受欢迎程度，TensorFlow2.0中将Keras的代码吸收了进来，化身为tf.keras模块供用户使用。
图注意力网络来自 Graph Attention Networks，ICLR 2018. https://arxiv.org/abs/1710.10903
如果将 Adam 优化出现以来产生的关于优化过程的有趣想法按时间顺序排列的话，结果如下：
很多机器学习问题都可以放在一个统一的框架下讨论，这样大家在理解各种模型时就是相互联系的。
训练深度神经网络是困难的。它需要知识和经验，以适当的训练和获得一个最优模型。在这篇文章中，我想分享我在训练深度神经网络时学到的东西。以下提示和技巧可能对你的研究有益，并可以帮助你加速网络架构或参数搜索。
今天我会用略微不同的方法拟合之前的算法。从概率角度进行处理，通过数据本身进行正则化，估计预测的确定性，使用较少的数据，将概率依赖引入到模型中。这里主要讲概况，我会更注重于应用问题，而不会特别深入的讲解贝叶斯模型或变分推断技术或数学细节问题。你可以在这里找到代码。
相信大家经过之前几篇文章的学习，已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识，那么我们即将正式开始对于Keras的学习。
以上这篇keras处理欠拟合和过拟合的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
项目地址：https://github.com/JuliusKunze/jaxnet
大数据文摘作品 编译：修竹、笪洁琼、夏雅薇 作者用了一种新奇的方法来训练神经网络。更新权重的分布而不是顺序更新静态权重，得到了更有趣和可靠的结果。贝叶斯方法给了我们一个机会，使得我们可以不手动添加正则项的情况下对神经网络进行正则化，理解模型的不确定性，并尽可能使用更少的数据得到更好的结果。 Hi！又见面啦。去年我推出了几篇基于神经网络的金融预测教程，我认为有些结果还是蛮有趣的，值得应用在实际交易中。 如果你读过那些教程，你一定会注意到，当你试图在“随机”数据上用一些机器学习模型并且希望找到隐藏模式时，你其实
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的作者——谷歌工程师 François Chollet 表示，Keras 更像是一个界面而不是一个独立的机器学习框架。 Keras 允许简单而快速的原型设计（用户友好，高度模块化，可扩展性），同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合，而且在还可以在 CPU 和 GPU 上无缝运行与切换。总体来说，Keras 具有以下几大优点： 用户友好：K
来源：Deephub Imba本文约3500字，建议阅读5分钟本文我们将深入研究称为 TabNet (Arik & Pfister (2019)) 的神经网络架构，该架构旨在可解释并与表格数据很好地配合使用。 Google发布的TabNet是一种针对于表格数据的神经网络，它通过类似于加性模型的顺序注意力机制（sequential attention mechanism）实现了instance-wise的特征选择，还通过encoder-decoder框架实现了自监督学习。 表格数据是日常中用到的最多的数据类型
选文|Aileen 翻译|王昱森 校对|寒小阳 大数据文摘编辑作品 转载具体要求见文末 导语 我经常被问到诸如如何从深度学习模型中得到更好的效果的问题，类似的问题还有： 我如何提升准确度 如果我的神经网络模型性能不佳，我能够做什么？ 对于这些问题，我经常这样回答，“我并不知道确切的答案，但是我有很多思路”，接着我会列出了我所能想到的所有或许能够给性能带来提升的思路。 为避免一次次罗列出这样一个简单的列表，我决定把所有想法详细写在这篇博客里。 这些思路应该是通用的，不仅能在深度学习领域帮助你，还能
对许多研究人员和分析师来说，预测股价的艺术一直是一项艰巨的任务。事实上，投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。许多投资者都渴望知道股票市场的未来情况。良好和有效的股票市场预测系统通过提供股票市场未来走向等支持性信息，帮助交易员、投资者和分析师。本文提出了一种基于RNN和LSTM的股票市场指数预测方法。
如果这些内置模型层不能够满足需求，我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。
Python 的 Keras 库来学习手写数字分类，将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块，它从输入数据中提取表示，紧接着的一个例子中，将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层，最后是一个10路的softmax层，它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进 优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制
这是一个我常被问到的问题：「我该怎么提升准确度？」或者「如果我的神经网络表现很糟糕我该怎么办？」……
选自towardsdatascience 作者：Lars Hulstaert 机器之心编译 了解图像分类的不同网络架构是一项非常艰巨的任务。本文将讨论目前可在 keras 上使用的主要架构。作者将按照这些架构出现的时间顺序对其逐一讲解，并尝试以从业者的角度讨论其优缺点。 关键概念 虽然计算机视觉研究者们采取的方法各不相同，但是大体而言，他们的实验设置有着如下的趋势。本文将讨论如何进行图像预处理，数据增强用于哪类数据，优化机制以及输出层的实现方法。 预处理 通常而言，我们会计算训练集图像的平均像素值，将其从图
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
