来源知乎: dropout 的过程好像很奇怪,为什么说它可以解决过拟合呢?(正则化) 取平均的作用: 先回到正常的模型(没有dropout),我们用相同的训练数据去训练5个不同的神经网络,一般会得到5个不同的结果,此时我们可以采用 “5个结果取均值”或者“多数取胜的投票策略”去决定最终结果.(例如 3个网络判断结果为数字9,那么很有可能真正的结果就是数字9,其它两个网络给出了错误结果).这种“综合起来取平均”的策略通常可以有效防止过拟合问题.因为不同的网络可能产生不同的过拟合,取平均则有可能让一…

关于 Dropout 可以防止过拟合,出处:深度学习领域大神 Hinton,在2012年文献:<Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors>提出的. [Dropout 可以防止过拟合] 运用了dropout的训练过程,相当于训练了很多个只有半数隐层单元的神经网络(后面简称为“半数网络”),每一个这样的半数网络,都可以给出一个分类结果,这些结果有的是正确的,有的是错误的.随着训练的进行,大部…

来自:http://blog.csdn.net/fengzhe0411/article/details/7165549 最近几天在看模式识别方面的资料,多次遇到“overfitting”这个概念,最终觉得以下解释比较容易接受,就拿出来分享下. overfittingt是这样一种现象:一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合,但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据.此时我们就叫这个假设出现了overfitting的现象.出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少.而…

CNN 防止过拟合的方法 因为数据量的限制以及训练参数的增多,几乎所有大型卷积神经网络都面临着过拟合的问题,目前常用的防止过拟合的方法有下面几种:      1. data augmentation: 这点不需要解释太多,所有的过拟合无非就是训练样本的缺乏和训练参数的增加.     一般要想获得更好的模型,需要大量的训练参数,这也是为什么CNN网络越来越深的原因之一,而如果训练样本缺乏多样性,      那再多的训练参数也毫无意义,因为这造成了过拟合,训练的模型泛化能力相应也会很差.大量数据带来…

XGBoost参数 转自http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/46711047 在运行XGboost之前,必须设置三种类型成熟:general parameters,booster parameters和task parameters: General parameters:参数控制在提升(boosting)过程中使用哪种booster,常用的booster有树模型(tree)和线性模型(linear model). Booster pa…

由于在工作中应用到xgboost做特征训练预测,因此需要深入理解xgboost训练过程中的参数的意思和影响. 通过search,https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/中有很详细的解释. 结合自身调参的运用,主要记录内容如下: 1.简介xgboost 2.参数理解 3.参数调优 xgboost参数 xgboost的参数可以分为三种类…

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-…

0.随机森林的思考 随机森林的决策树是分别采样建立的,各个决策树之间是相对独立的.那么,在我们得到了第k-1棵决策树之后,能否通过现有的样本和决策树的信息, 对第m颗树的建立产生有益的影响呢?在随机森林建立之后,采用的投票过程能否增加一定的权值呢?在选取样本的时候,我们能否对于分类错误的样本给予更大的权值,使之得到更多的重视呢? 1.什么是提升思想 提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型,并加权累加到总的模型之中,如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯…

前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器.因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型. Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围. Xgboost一般和sklearn一起使用,但是由于sklearn中没有集成Xgboost,所以才需要单独下载安装. 2,Xgboost的优点…

从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结. 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 学习路线第一步:数学主要为微积分.概率统计.矩阵.凸优化 第二步:数据结构/算法常见经典数据结构(比如字符串.数组.链表.树.图等).算法(比如查找.排序)同时,辅助刷leetcode,提高编码coding能力 第三步:Python数据分析掌握Python这门…