Публикации по теме 'overfitting'
Переобучение. Забота о моделях глубокого обучения; почему это происходит?
Переобучение всегда вызывает беспокойство, особенно когда мы пытаемся обучить более крупную сеть. Поэтому в этом сообщении блога мы поймем причину переобучения.
Прежде чем начать, я предполагаю, что вы уже знакомы с глубоким обучением и с тем, как обучать свою сеть, но проблема, с которой вы столкнулись, заключается в том, что сеть хорошо обучается на обучающих данных, но, к сожалению, она плохо работает на тестовых данных. Теперь у вас в голове много вопросов. Ну я все сделал..
Визуальное понимание некоторых терминов машинного обучения: стипендиальная программа Visual Challenge ML…
Недавно я участвовал в визуальном испытании в рамках своей задачи на этапе 1 стипендиальной программы по машинному обучению для Microsoft Azure 2020, организованной Udacity и Microsoft. Я подготовил несколько иллюстраций / диаграмм, чтобы объяснить некоторые термины / темы, используемые в машинном обучении. Я делюсь ими в этом блоге.
Я пытался рисовать диаграммы и другие наглядные материалы, чтобы объяснить следующие темы
Разница между алгоритмом машинного обучения и моделью..
Анимация переобучения Sin Wave с помощью нейронной сети
Переобучение — распространенная проблема, с которой сталкиваются все алгоритмы машинного обучения. Это происходит, когда модель слишком хорошо подходит для тренировочного набора, но не так хорошо работает на тестовом наборе.
В этом уроке я покажу вам, как создать анимацию переоснащения нейронной сети.
Во-первых, нам нужно создать набор данных.
Используя случайную функцию в numpy, мы создаем 100000 образцов в качестве истинного значения и 100 для тестового значения.
Создайте..
Переобучение и регуляризация в машинном обучении
Введение
Целью машинного обучения является создание моделей, которые могут хорошо обобщать невидимые данные. Однако иногда модели становятся слишком сложными и начинают слишком точно соответствовать обучающим данным, что приводит к снижению производительности на новых данных. Это явление известно как переобучение. Методы регуляризации используются для предотвращения переоснащения и улучшения способности моделей машинного обучения к обобщению.
Понимание переобучения
Переобучение..
Десять лучших способов справиться с переобучением моделей
Изучение менее известных подходов к известной проблеме
Модели переобучения имеют высокую дисперсию, низкую систематическую ошибку и не могут быть обобщены на невидимых данных. Если точность обучения очень высока, а точность проверки сверхнизка, или потери при обучении и потери при проверке сильно отличаются друг от друга, это означает, что модель переобучена. Ниже приведены десять техник, которые я использую для решения проблемы переобучения в моих моделях, которые также будут работать..
Что такое переоснащение, *точно*?
Изучение значения неточного термина
Большая часть работы в Slalom Build связана с мышлением роста, изучением новейших инструментов и технологий для решения новых инженерных задач в масштабе. В последнее время я изучаю многие сервисы машинного обучения AWS с помощью онлайн-курса. Это отлично подходит для вещей, которых я не знаю, для детализации далеко идущего ландшафта Амазонки. Но он также охватывает темы, в которых я являюсь экспертом — то, чему я много лет учил на своей предыдущей..
Что такое смещение и дисперсия? Разница и связь между смещением и дисперсией:
В этой статье мы узнаем о предвзятости, дисперсии, а также о способах выявления и уменьшения высокой предвзятости и дисперсии. Мы также прольем свет на взаимосвязь между предвзятостью и дисперсией в машинном обучении.
Что такое предвзятость?
Смещение оценщика означает разницу между ожидаемым значением оценщиков и правильным или истинным значением оцениваемого параметра. Он дает представление о расстоянии между средним значением оценщика и значением параметра. Это также называется..
