过拟合 过拟合(overfitting,过度学习,过度拟合): 过度准确地拟合了历史数据(精确的区分了所有的训练数据),而对新数据适应性较差,预测时会有很大误差. 过拟合是机器学习中常见的问题,解决方法主要有下面几种: 1. 增加数据量 大部分过拟合产生的原因是因为数据量太少. 2. 运用正则化 例如L1.L2 regularization等等,适用于大多数的机器学习,包括神经网络. 3. Dropout 专门用在神经网络的正则化的方法. Dropout regularization是指在深度学…

本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络,拟合具有二次函数非线性关系的方程,并通过可视化展现学习到的拟合曲线,同时随机给定输入值,输出预测值,最后给出一些关键的提示. 源代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plotdata = { "batchsize":[], "loss":[] } d…

1.心得: 在使用TensorFlow做非线性拟合的时候注意的一点就是输出层不能使用激活函数,这样就会把整个区间映射到激活函数的值域范围内无法收敛. # coding:utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os os.environ[' # 准备需要拟合的数据点 x_data = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.1).reshape(…

需要对数据进行函数拟合,首先画一下二维散点图,目测一下大概的分布, 所谓正态分布,就是高斯分布,正态曲线是一种特殊的高斯曲线. python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线,当然还可以拟合很多类型的曲线.scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维).曲线拟合和寻找等式的根的有用算法. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize import curve_…

PyTorch全连接ReLU网络 1．PyTorch的核心是两个主要特征: 一个n维张量,类似于numpy,但可以在GPU上运行 搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制 本文将使用全连接的ReLU网络作为运行示例.该网络将有一个单一的隐藏层,并将使用梯度下降训练,通过最小化网络输出和真正结果的欧几里得距离,来拟合随机生成的数据. 2.张量 2.1 热身: Numpy 在介绍PyTorch之前,将首先使用numpy实现网络. Numpy提供了一个n维数组对象,以及许多用于操作这些数组的函数.Nu…

TensorFlow拟合线性函数 简单的TensorFlow图构造 以单个神经元为例 x_data数据为20个随机 [0, 1) 的32位浮点数按照 shape=[20] 组成的张量 y_data为 y = 3*x_data + 0.5 也为 shape=[20] 初始化此神经元的 weight 为 [-1, 1) 之间的一个随机32位浮点数 初始化此神经元的 bias 为 0 误差(Loss)选择为神经元输出结果与y_data的差平方平均值 Optimizer概览 Optimizer的选择一般…

<从锅炉工到AI专家(6)>一文中,我们把神经网络模型降维,简单的在二维空间中介绍了过拟合和欠拟合的现象和解决方法.但是因为条件所限,在该文中我们只介绍了理论,并没有实际观察现象和应对. 现在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持,可以非常容易的构建模型.我们可以方便的人工模拟过拟合的情形,实际来操作监控.调整模型,从而显著改善模型指标. 从图中识别过拟合和欠拟合 先借用上一篇的两组图: 先看上边的一组图,随着训练迭代次数的增加,预测的错误率迅速下降. 我们上一篇中讲,达到一定…

#使用dropout解决overfitting(过拟合)问题 #如果有dropout,在feed_dict的参数中一定要加入dropout的值 import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer #load data…

看代码: import tensorflow as tf import numpy as np #构造输入数据(我们用神经网络拟合x_data和y_data之间的关系) x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] #-1到1等分300份形成的二维矩阵 noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape) #噪音,形状同x_data在0-0.05符合正态分布的小数 y_data = np.square(x_da…

tensorflow 已经发布了 2.0 alpha 版本,所以是时候学一波 tf 了.官方教程有个平面拟合的类似Hello World的例子,但没什么解释,新手理解起来比较困难. 所以本文对这个案例进行详细解释,对关键的numpy, tf, matplotlib 函数加了注释,并且对原始数据和训练效果进行了可视化展示,希望对你理解这个案例有所帮助. 因为 2.0 成熟还需要一段时间,所以本文使用的是 tf 1.13.1 版本,Python 代码也从 Python 2 迁移到了 Python 3…

# def 添加层 如何构造神经网络 并展示拟合过程 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 若没有 pip install matplotlib # 定义一个神经层 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): #add one more layer and return the output…

过拟合: 真实的应用中,并不是让模型尽量模拟训练数据的行为,而是希望训练数据对未知做出判断. 模型过于复杂后,模型会积极每一个噪声的部分,而不是学习数据中的通用 趋势.当一个模型的参数比训练数据还要多的时候,这个模型就可以记忆这个所以训练数据的结果,而使损失函数为0. 避免过拟合的常用方法:正则化.在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标.损失函数: J(θ) 引入正则化损失:J(θ)+λR(ω) λ代表模型复杂损失在总损失的比列,R(ω)刻画的是模型的复杂程度. 模型的复杂程度由权重决定,一般.…

线性拟合的思路: 线性拟合代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #%%图形绘制 def data_show(x,y,w,b): plt.figure() plt.scatter(x,y,marker='.') plt.scatter(x,(w*x+b),marker='.') plt.show() #%%生成数据 x_data=np.random.rand(100).astyp…

一. Dropout原理简述: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层. Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了.示意图如下: 但在测试及验证中:每个神经元都要参加运算,但其输出要乘以概率p. 二.tf.nn.dropout函数…

Step1: 目标: 使用线性模拟器模拟指定的直线:y = 0.1*x + 0.3 代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_data(x,y,w,b): ''' 绘图函数 :param x: 横坐标散点 :param y: 纵坐标散点 :param w: 权重 :param b: 偏移量 :return: 无 ''' plt.figure() plt.scatt…

代码:使用tensorflow进行数据点的线性拟合操作 第一步:使用np.random.normal生成正态分布的数据 第二步:将数据分为X_data 和 y_data 第三步:对参数W和b, 使用tf.Variable()进行初始化,对于参数W,使用tf.random_normal([1], -1.0, 1.0)构造初始值,对于参数b,使用tf.zeros([1]) 构造初始值 第四步:使用W * X_data + b 构造出预测值y_pred 第五步:使用均分误差来表示loss损失值,即tf…

平台信息:PC:ubuntu18.04.i5.anaconda2.cuda9.0.cudnn7.0.5.tensorflow1.10.GTX1060 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:感谢tensorflow社区,本文是在社区的学习笔记,生成随机的三维数据,之后用平面去拟合. 相关代码: #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 11 19:54:15 2018 @au…

TensorFlow笔记-08-过拟合,正则化,matplotlib 区分红蓝点 首先提醒一下,第7讲的最后滑动平均的代码已经更新了,代码要比理论重要 今天是过拟合,和正则化,本篇后面可能或更有兴趣,因为涉及到可视化图形了,而不是纯数据 过拟合:神经网络模型在训练集上的准确率比较高在新的数据进行预测或分类时准确率较低,说明模型泛华能力差 正则化:在损失函数中给每个参数w加上权重,引入模型辅助度指标,从而抑制模型噪声,减小过拟合 使用正则化后,损失函数 loss 变为两项之和: loss = lo…

TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算.借助其灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU.GPU.TPU)和设备(桌面设备.服务器集群.移动设备.边缘设备等).TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google 的 AI 部门)中的研究人员和工程师开发的,可为机器学习和深度学习提供强力支持,并且其灵活的数值计算核心广泛应用于许多其他科学领域 接下来我们通过一个线性拟合的简单实例来说明一下 第一步,通过np.ran…

一:适用范围: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层 二:原理: dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了 三:函数介绍: tf.nn.drop(x,  keep_prob, noise_shape=None, seed=Non…

1.学习率的设置既不能太小,又不能太大,解决方法:使用指数衰减法 例如: 假设我们要最小化函数 y=x2y=x2, 选择初始点 x0=5x0=5  1. 学习率为1的时候,x在5和-5之间震荡. import tensorflow as tf TRAINING_STEPS = 10 LEARNING_RATE = 1 x = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32), name="x") y = tf.square(x) train_op…

''' 思路:1.调用数据集 2.定义用来实现神经元功能的函数(包括解决过拟合) 3.定义输入和输出的数据4.定义隐藏层(函数)和输出层(函数) 5.分析误差和优化数据(改变权重)6.执行神经网络 '''import tensorflow as tffrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import…

过拟合与欠拟合(Overfitting and underfitting) 官网示例:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/overfit_and_underfit主要步骤: 演示过拟合 - 创建基准模型 - 创建一个更小的模型 - 创建一个更大的模型 - 绘制训练损失和验证损失函数 策略 - 添加权重正则化 - 添加丢弃层 一些知识点 过拟合 在训练集上可以实现很高的准确率,但无法很好地泛化到测试数据(或之前未见过的数据).可能导致欠拟合的原因:…

本节讲的是机器学习中出现的过拟合(overfitting)现象,以及解决过拟合的一些方法. 机器学习模型的自负又表现在哪些方面呢. 这里是一些数据. 如果要你画一条线来描述这些数据, 大多数人都会这么画. 对, 这条线也是我们希望机器也能学出来的一条用来总结这些数据的线. 这时蓝线与数据的总误差可能是10. 可是有时候, 机器过于纠结这误差值, 他想把误差减到更小, 来完成他对这一批数据的学习使命. 所以, 他学到的可能会变成这样 . 它几乎经过了每一个数据点, 这样, 误差值会更小 . 可是误…

''' Created on 2017年5月21日 @author: weizhen ''' # 以下程序为预测离散化之后的sin函数 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn # 加载matplotlib工具包,使用该工具包可以对预测的sin函数曲线进行绘图 import matplotlib as mpl from tensorflow.contrib.learn.python.…

TensorFlow是咱们机器学习领域非常常用的一个组件,它在数据处理,模型建立,模型验证等等关于机器学习方面的领域都有很好的表现,前面的一节我已经简单介绍了一下TensorFlow里面基础的数据结构即:Tensor和Dataset: 这里咱们开始介绍TensorFlow的建模过程以及验证模型的一些简单方法.其实无论是sklearn还是TensorFlow,他们的模型建立过程都是相似的,都是经历columns类型声明,模型定义,数据训练,validation等等几个步骤.前面的几节内容我已经简单…

Tensorflow学习教程------过拟合   回归:过拟合情况 / 分类过拟合 防止过拟合的方法有三种: 1 增加数据集 2 添加正则项 3 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练.部分不参与 最后对之前普通神经网络分类mnist数据集的代码进行优化,初始化权重参数的时候采用截断正态分布,偏置项加常数,采用dropout防止过拟合,加三层隐层神经元,最后的准确率达到97%以上.代码如下 # coding: utf-8 # 微信公众号:深度学习与神经网络 # G…

import tensorflow as tf import numpy as np#生成2维的100个0-1的随机数 x_data = np.float32(np.random.rand(2,100))计算内积,x_data一共100个值,每个值都是2维的向量,用[0.1,0.2]和每一个向量计算数量积,然后加起来 x_data= [[ 0.27559635 0.35930911 0.77030689 0.71818703 0.49122271 0.43190494 0.644674 0.32…

时序预测一直是比较重要的研究问题,在统计学中我们有各种的模型来解决时间序列问题,但是最近几年比较火的深度学习中也有能解决时序预测问题的方法,另外在深度学习领域中时序预测算法可以解决自然语言问题等. 在网上找到了    tensorflow 中   RNN    和    LSTM   算法预测  sin  曲线的代码,效果不错. LSTM: #encoding:UTF-8 import random import numpy as np import tensorflow as tf from…

''' Created on Apr 20, 2017 @author: P0079482 ''' import tensorflow as tf #获取一层神经网络边上的权重,并将这个权重的L2正则化损失加入名称为'losses'的集合中 def get_weight(shape,lambda1): #生成一个变量 var = tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.float32) #add_to_collection函数将这个新生成变量的L…