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…

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…

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…

本篇内容基于 Python3 TensorFlow 1.4 版本. 本节内容 本节通过最简单的示例 -- 平面拟合来说明 TensorFlow 的基本用法. 构造数据 TensorFlow 的引入方式是: ​import tensorflow as tf 接下来我们构造一些随机的三维数据,然后用 TensorFlow 找到平面去拟合它,首先我们用 Numpy 生成随机三维点,其中变量 x 代表三维点的 (x, y) 坐标,是一个 2×100 的矩阵,即 100 个 (x, y),然后变量 y 代…

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…

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…

#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…