总结一下就是在提升偏差的方面(即贝叶斯最优误差和训练误差的差距)

1、尝试更大更深的网络

2、加入优化算法比如前面提过的momentum、RMSprop、Adam等

3、使用别的神经网络架构比如RNN/CNN等等

在提升方差的方面(即训练误差和测试误差的差距)

1、加大训练集的样本数量

2、正则化操作,如L2、dropout、Data Augmentatio数据扩增、early stop等

3、使用别的神经网络架构比如RNN/CNN等等

ubuntu之路——day10.7 提高模型的表现的更多相关文章

  1. ubuntu之路——day10.6 如何理解人类表现和超过人类表现

    从某种角度来说,已知的人类最佳表现其实可以被当做贝叶斯最优错误,对于医学图像分类可以参见下图中的例子. 那么如何理解超过人类表现,在哪些领域机器已经做到了超越人类呢?

  2. ubuntu之路——day7.1 衡量模型好坏的因素偏差和方差bias&variance 以及在深度学习中的模型优化思路

    Error | 误差 Bias | 偏差 – 衡量准确性 Variance | 方差 – 衡量稳定性 首先我们通常在实际操作中会直接用错误率或者与之对应的准确率来衡量一个模型的好坏,但是更加准确的做法 ...

  3. ubuntu之路——day10.3 train/dev/test的划分、大小和指标更新

     train/dev/test的划分 我们在前面的博文中已经提到了train/dev/test的相关做法.比如不能将dev和test混为一谈.同时要保证数据集的同分布等. 现在在train/dev/t ...

  4. ubuntu之路——day10.2单一数字评估指标与满足和优化的评估指标

    单一数字评估指标: 我们在平时常用到的模型评估指标是精度(accuracy)和错误率(error rate),错误率是:分类错误的样本数站样本总数的比例,即E=n/m(如果在m个样本中有n个样本分类错 ...

  5. ubuntu之路——day10.5 可避免偏差

    可避免偏差: 总结一下就是当贝叶斯最优误差接近于训练误差的时候,比如下面的例子B,我们不会说我们的训练误差是8%,我们会说我可避免偏差是0.5%.

  6. ubuntu之路——day10.4 什么是人的表现

    结合吴恩达老师前面的讲解,可以得出一个结论: 在机器学习的早期阶段,传统的机器学习算法在没有赶超人类能力的时候,很难比较这些经典算法的好坏.也许在不同的数据场景下,不同的ML算法有着不同的表现. 但是 ...

  7. ubuntu之路——day10.1 ML的整体策略——正交化

    orthogonalization 正交化的概念就是指,将你可以调整的参数设置在不同的正交的维度上,调整其中一个参数,不会或几乎不会影响其他维度上的参数变化,这样在机器学习项目中,可以让你更容易更快速 ...

  8. Django编写RESTful API（五）：添加超链接提高模型间的关联性

    前言 在第四篇中,加入了用户模型,以及相关的认证和权限的功能.但是我们在使用的时候,会发现在访问http://127.0.0.1:8000/users/时看到的用户列表,不能够直接点击某个链接然后查看 ...

  9. 【机器学习与R语言】13- 如何提高模型的性能？

    目录 1.调整模型参数来提高性能 1.1 创建简单的调整模型 2.2 定制调整参数 2.使用元学习来提高性能 2.1 集成学习(元学习)概述 2.2 bagging 2.3 boosting 2.4 ...

随机推荐

  1. vue-resource 中 get / post / jsonp 三种请求方式的异同

    let url = 'http://www.phonegap100.com/appapi.php?a=getPortalList&catid=20&page=2';let params ...

  2. Oracle 用户模式

    在 Oracle 数据库中,为了便于管理用户所创建的数据库对象(数据表.索引.视图等),引入了模式的概念,这样某个用户所创建的数据库对象就都属于该用户模式. 一.模式与模式对象 模式是一个数据库对象的 ...

  3. 通过 Web Deploy 发布的配置

    罩着别人的配置弄了一下午,死活认证通不过,后来好不容易试出来,备忘. 服务端:安装IIS,启动管理程序,安装Web Deploy, 建立网站,建立IIS用户,进网站的权限管理里面给IIS用户授权. V ...

  4. QTableWidget数据表格

    void setRowHeight(int row, int height); //行高 void setVerticalHeaderLabels(const QStringList &lab ...

  5. 在Linux主机使用命令行批量删除harbor镜像

     在Linux主机使用命令行批量删除harbor镜像 脚本使用说明: 此脚本不是万能脚本,根据自身环境要调整很多 能用harbor的域名就不要用IP 脚本前半部分可以套用,后半部分需一步一步试错,结合 ...

  6. PM2 监控 Spring Boot 项目运行

    更多 PM2 的用法介绍请参考: PM2简易使用手册 - 掘金 由于 PM2 通常都用于 node 应用, 所以 exec_mode 应写为 fork, 其中最重要的是 args, -jar 和 ja ...

  7. mybatis中如何将多个表的查询结果，放入结果集中返回

    1.首先需要将resultMap进行改造,为了避免对其他sql的影响建议另外定义一个resultMapExtral,避免id相同, 2.然后在resultMapExtral中添加其它表的字段,若多个表 ...

  8. Django分表操作、聚合及FQ方法

    聚合 aggregate(*args, **kwargs) # 计算所有图书的平均价格 from django.db.models import Avg Book.objects.all().aggr ...

  9. koa2安装

    安装 1. npm install koa-generator -g 2. Koa2 test-koa2 3. npm install & npm run dev 看package.json里 ...

  10. jvm整理

    我 2.JVM内存区域 p{ text-align: center; font-size: 12px; margin: 4px 0 0 0; } .nav-thumb >div{ positio ...