模型选择+过拟合欠拟合

训练误差和泛化误差

训练误差:模型在训练数据上的误差

泛化误差:模型在新数据上的误差

验证数据集:一个用来评估模型好坏的数据集

  • 例如拿出50%的数据作为训练

测试数据集:只能用一次

K则交叉验证

在没有足够数据时使用

算法:

  • 将训练数据分割为k块
  • for i in range(0, k]
    • 使用第i块作为验证数据集,其余作为训练数据集
  • 报告k个验证集误差的平均

训练数据集:训练模型参数

验证数据集:选择模型超参数

非大数据集上通常使用K折交叉验证

过拟合和欠拟合

根据数据集的复杂度选择模型容量

本质是泛化误差和训练误差的平衡

VC维可以衡量训练误差和泛化误差的间隔,但在深度学习中很少使用

SVM能解决的问题少于神经网络,神经网络可以通过卷积得到多种特征

相关推荐
阿坡RPA8 小时前
手搓MCP客户端&服务端:从零到实战极速了解MCP是什么?
人工智能·aigc
用户27784491049938 小时前
借助DeepSeek智能生成测试用例:从提示词到Excel表格的全流程实践
人工智能·python
机器之心8 小时前
刚刚,DeepSeek公布推理时Scaling新论文,R2要来了?
人工智能
算AI10 小时前
人工智能+牙科:临床应用中的几个问题
人工智能·算法
凯子坚持 c11 小时前
基于飞桨框架3.0本地DeepSeek-R1蒸馏版部署实战
人工智能·paddlepaddle
你觉得20511 小时前
哈尔滨工业大学DeepSeek公开课:探索大模型原理、技术与应用从GPT到DeepSeek|附视频与讲义下载方法
大数据·人工智能·python·gpt·学习·机器学习·aigc
8K超高清12 小时前
中国8K摄像机:科技赋能文化传承新图景
大数据·人工智能·科技·物联网·智能硬件
hyshhhh12 小时前
【算法岗面试题】深度学习中如何防止过拟合?
网络·人工智能·深度学习·神经网络·算法·计算机视觉
薛定谔的猫-菜鸟程序员12 小时前
零基础玩转深度神经网络大模型:从Hello World到AI炼金术-详解版(含:Conda 全面使用指南)
人工智能·神经网络·dnn
币之互联万物12 小时前
2025 AI智能数字农业研讨会在苏州启幕,科技助农与数据兴业成焦点
人工智能·科技