机器学习课程-温州大学-05深度学习-深度学习实践
1.09 MB
19 页
0 评论
语言 | 格式 | 评分 |
---|---|---|
中文(简体) | .pdf | 3 |
摘要 | ||
本文档主要阐述了深度学习的实践内容,包括数据集的划分、正则化技术、偏差和方差的处理策略。内容涵盖了训练集、验证集和测试集的划分比例,交叉验证的方法,以及正则化在防止过拟合中的应用,特别是L1和L2正则化的区别。同时,文档还讨论了如何通过增加特征、调整正则化系数等方法解决欠拟合和高方差问题,强调数据量对模型性能的重要性。 | ||
AI总结 | ||
本文档主要围绕深度学习实践的核心内容进行讲解,重点包括数据集处理、正则化技术、模型优化策略以及相关理论分析。以下是总结内容:
---
### **1. 数据集划分**
- **训练集(Training Set)**:用于训练模型,确定拟合曲线的参数。
- **验证集(Validation Set)**:用于模型选择和优化,帮助调整超参数。
- **测试集(Test Set)**:用于评估训练好的模型的性能。
- **比例划分**:
- 机器学习:常见比例为60%训练集、20%验证集、20%测试集,或70%训练集、10%验证集、20%测试集。
- 深度学习:假设数据量较大(如百万条),常采用98%训练集、1%验证集、1%测试集。
---
### **2. 正则化技术**
- **目的**:通过限制模型参数的大小,减少过拟合问题。
- **L1正则化(Lasso回归)**:
- 在损失函数中加入权值向量的绝对值之和。
- 能够稀疏化模型(某些权重为0),降低模型复杂度。
- **L2正则化(Ridge回归)**:
- 在损失函数中加入权值向量的平方和。
- 能够平滑化权重值,降低泛化误差。
---
### **3. 偏差与方差**
- **高偏差**:模型过于简单,无法捕捉数据的真实模式(欠拟合)。
- 解决方法:
1. 添加新特征。
2. 增加模型复杂度(如添加高次项、增加网络层数或神经元)。
3. 减小正则化系数。
- **高方差**:模型过于复杂,拟合了噪声(过拟合)。
- 解决方法:
1. 获得更多的训练数据。
2. 减少特征数量(如使用PCA降维)。
3. 增加正则化系数。
---
### **4. 交叉验证**
- **步骤**:
1. 使用训练集训练多个模型。
2. 通过验证集计算每个模型的误差。
3. 选择表现最好的模型,并用测试集评估其泛化性能。
---
### **5. 数据的重要性**
- 数据量对模型性能的影响远大于算法的复杂度。
- 数据量达到一定规模后,各种算法的表现趋近,数据量成为决定模型成功与否的关键因素。
---
### **关键点总结**
- 数据集的划分与处理是模型优化的基础。
- 正则化技术有效防止过拟合,L1和L2正则化分别适用于不同的场景。
- 偏差和方差的调节需要结合数据特性和模型复杂度。
- 数据量是机器学习成功的关键因素。
本文档通过理论与实践结合,详细讲解了深度学习中的核心问题及其解决方案。 |
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
下载文档到本地,方便使用
- 可预览页数已用完,剩余
12 页请下载阅读 -
文档评分