drop解决过拟合的情况

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drop解决过拟合的情况

用到的训练数据集:sklearn数据集可视化工具:tensorboard,这儿记录了loss值(预测值与真实值的差值),通过loss值可以判断训练的结果与真实数据是否吻合过拟合:训练过程中为了追求完美而导致问题过拟合的情况:蓝线为实际情况,在误差为10的区间,他能够表示每条数据. 橙线为训练情况,为了追求0误差,他将每条数据都关联起来,但是如果新增一些点(+),他就不能去表示新增的点了训练得到的值和实际测试得到的值相比,训练得到的loss更小,但它与实际不合,并不是loss值越小就越好…

过拟合是什么？如何解决过拟合？l1、l2怎么解决过拟合

1. 过拟合是什么? https://www.zhihu.com/question/264909622 那个英文回答就是说h1.h2属于同一个集合,实际情况是h2比h1错误率低,你用h1来训练,用h2来测试,但h1的准确率比h2却高个人理解:网络过分学习了训练集的特征,把不是这个训练集本质的特征也学习进去了,导致模型不能在测试集正确识别(记得统计学习方法里面有一个配图,一条曲线过分学习特征).或者说,训练集的准确率很高,但测试集的准确率很低.在training data上的error渐渐…

tensorflow学习之路---解决过拟合

''' 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…

L1与L2正则化的对比及多角度阐述为什么正则化可以解决过拟合问题

正则化是一种回归的形式,它将系数估计(coefficient estimate)朝零的方向进行约束.调整或缩小.也就是说,正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度,从而避免过拟合的危险. 一.数学基础 1. 范数范数是衡量某个向量空间(或矩阵)中的每个向量以长度或大小.范数的一般化定义:对实数p>=1, 范数定义如下: L1范数当p=1时,是L1范数,其表示某个向量中所有元素绝对值的和. L2范数当p=2时,是L2范数, 表示某个向量中所有元素平方和再开根, 也就是欧几里得距离…

解决谷歌浏览器在F12情况下自动断点问题（Paused in debugger）

解决谷歌浏览器在F12情况下自动断点问题(Paused in debugger) 最近在使用谷歌浏览器在调试js脚本的时候,每次按F12,再刷新页面,都会跳出如上图所示的图标,自动进入断点调试.如果不想让它自动断点可以按一下3步去设置.1.打开任何一个页面,按下F12,在弹出来的调试窗口找到“Sources";2.在右边找到XHR/fetchBreakpoints,展开,把"Any XHR or fetch"的勾选去掉:3.再把调试窗口右上角的圆圈“pause”点击置灰,完毕…

把cookie以json形式返回，用js来set cookie.（解决手机浏览器未知情况下获取不到cookie）

.继上一篇随笔,链接点我,解决手机端cookie的问题. .上次用cookie+redis实现了session,并且手机浏览器可能回传cookies有问题,所以最后用js取出cookie跟在请求的url后面. .但是今天发现了新的问题,js取cookie存的sessionId为空,情况如下: (1)QQ浏览器能获取某些cookie,另一些cookie获取为空,猜测是后台Response SetCookie的时候,手机端浏览器没能良好的接受. (2)UC浏览器测试正常. (3)Safari情况和Q…