神经网路-神经网络的过度拟合问题

问题描述

神经网络的过度拟合问题

神经网络的过度拟合是因为隐层个数大于样本的变量个数,还是因为神经元的个数大于样本个数?
when the neural element number n of neural networks is larger than the sample size m, the overfitting problem arises since there are more parameters than actual data.(more variable than constraints)
就是这句我不确定。

时间: 2024-10-27 13:09:40

神经网路-神经网络的过度拟合问题的相关文章

神经网络算法能拟合所有函数吗?

问题描述 神经网络算法能拟合所有函数吗? 单层的神经网络几乎等价于N元一次方程多层的神经网络有什么意义?能拟合所有函数吗? 如果能能介绍一下相关的证明过程/研究成果吗?(证明它能拟合所有函数)如果不能是不是说神经网络是基本上没用的 解决方案 http://wenku.baidu.com/link?url=fBV2jF23VDKQVDJ_D_RJyHxhA37ZwqlIoheY71MM9GK0LbknOxlid1zK47_Tm6AtfXmCLzZuw23w3O4unjJCxl6V6Vlu8HKSx

避免过度拟合之正则化(转)

避免过度拟合之正则化 "越少的假设,越好的结果" 商业情景: 当我们选择一种模式去拟合数据时,过度拟合是常见问题.一般化的模型往往能够避免过度拟合,但在有些情况下需要手动降低模型的复杂度,缩减模型相关属性. 让我们来考虑这样一个模型.在课堂中有10个学生.我们试图通过他们过去的成绩预测他们未来的成绩.共有5个男生和5个女生.女生的平均成绩为60而男生的平均成绩为80.全部学生的平均成绩为70. 现在有如下几种预测方法: 1 用70分作为全班成绩的预测 2 预测男生的成绩为80分,而女生

殊途同归还是渐行渐远?MIT神经科学教授James DiCarlo谈如何通过人类神经理解神经网络

雷锋网 AI 科技评论按:国际计算机视觉与模式识别顶级会议CVPR 2017于 7 月 21 日至7 月 26 日在美国夏威夷召开.我们的记者团也特赴夏威夷为大家带来一手报道. 全体大演讲:灵长类视觉理解的反向工程 当地时间 7 月 25日,James DiCarlo 教授进行了题为「The Science of Natural intelligence (NI): Reverse Engineering Primate Visual Perception」(自然智慧的科学:灵长类视觉理解的反向

卷积神经网络(CNN)新手指南

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)新手指南 引言 卷积神经网络:听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合,但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新.2012年神经网络开始崭露头角,那一年Alex Krizhevskyj在ImageNet竞赛上(ImageNet可以算是竞赛计算机视觉领域一年一度的"奥运会"竞赛)将分类错误记录从26%降低到15%,这在当时是一个相当惊人的进步.从那时起许多公司开始将深度学习应用在他们

计算机视觉怎么给图像分类?KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选(附开源代码)

图像分类问题就是从固定的一组分类中,给输入图像分配标签的任务.这是计算机视觉的核心问题之一,尽管它看似简单,却在实际生活中有着各种各样的应用. 传统方式:功能描述和检测. 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的,但实际情况却要复杂得多. 因此,我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例,然后开发学习算法来查看这些示例,并了解每个类的视觉外观,而不是试图直接在代码中指定每一个大家感兴趣的类别是什么样的.  然而,图像分类问题就是一个非常复杂的工作,它总是借用诸如卷积神经网络(CNN)这样的深

【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题

本文讲的是[译]如何应对 CNN 中的过拟合问题, 摘要:理解神经卷积网络.欠拟合 & 过拟合.批量归一化 什么是卷积.最大池化和 Dropout? 这篇文章是深度学习系列中一篇文章.请查看#系列1和#系列2 数据增强(Data augmentation) 欢迎来到本系列教程的第三部分的学习!这周我会讲解一些卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的内容并且讨论如何解决欠拟合和过拟合. 一.卷积(Convolution) 那么究竟什么是卷积呢?你可能还记

【BABY夜谈大数据】神经网络

前言 如果你喜欢<BABY夜谈大数据>这本书,或者想要及时收到更新,可以到豆瓣上订阅和购买哦! https://read.douban.com/column/3346397/ 神经网络旨在模拟人的思考方式,思维学普遍认为,人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维.形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式.而神经网络主要就是模拟人类的逻辑思维. 逻辑思维是人们在认识事物的过程中借助于概念.判断.推理等思维形式能动地反映客观现实的理性认识过程,又称抽象思维.它是作为对认识者的思维及其结构以及起作用

[译] Scratch 平台的神经网络实现(R 语言)

本文讲的是[译] Scratch 平台的神经网络实现(R 语言), 原文地址:Neural Networks from Scratch (in R) 原文作者:Ilia Karmanov 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m- 译者:CACppuccino 校对者:Isvih Scratch 平台的神经网络实现(R 语言) 这篇文章是针对那些有统计或者经济学背景的人们,帮助他们通过 R 语言上的 Scratch 平台更好地学习和理解机器学习知识. A

深度学习-神经网络 历史

一 2016 年一月底,人工智能的研究领域,发生了两件大事. 先是一月二十四号,MIT 的教授,人工智能研究的先驱者,Marvin Minsky 去世,享年89 岁. 三天之后,谷歌在自然杂志上正式公开发表论文,宣布其以深度学习技术为基础的电脑程序 AlphaGo, 在 2015年 十月,连续五局击败欧洲冠军.职业二段樊辉. 这是第一次机器击败职业围棋选手.距离 97年IBM 电脑击败国际象棋世界冠军,一晃近二十年了. 极具讽刺意义的是,Minsky 教授,一直不看好深度学习的概念.他曾在 19