神經網路欠擬合和過擬合

神經網路,什麼過擬合?,什麼是欠擬合?

1樓：五百學長

欠擬合是指模型不能在訓練集上獲得足夠低的誤差。而過擬合是指訓練誤差和測試誤差之間的差距太大。

人工神經網路（ann）或聯結主義系統是受構成動物大腦的生物神經網路的啟發但不完全相同的計算系統。這種系統通過例子來「學習」執行任務，而不用特定於任務的規則進行程式設計。

例如，在影象識別中，人工神經網路可能會通過分析一些影象樣本來學習識別包含貓的影象，這些影象被手工標記為「貓」或「不是貓」，並使用結果識別在其他影象中的貓。

他們這樣做是在沒有貓的任何先驗知識的情況下進行的，例如，它們有毛皮，尾巴，鬍鬚和類似貓的臉。相反，人工神經網路會自動從它們處理的學習材料中生成識別特徵。

人瞎帶褲工神經網路行棗是基於稱為人工神經元的連線單元或節點所構成的集合，這些單元或節點鬆散地模擬生物大腦中的神經元。像生物大腦中的突觸一樣，每個連線磨簡可以將訊號從乙個人工神經元傳輸到另乙個人工神經元。接收訊號的人工神經元可以對其進行處理，然後向與之相連的附加人造神經元發出訊號。

過擬合和欠擬合

2樓：會哭的禮物

一、過擬合含義：

所謂過擬合（overfitting）：指乙個假設在訓練資料上能夠獲得比其他假設更好的擬合（訓練誤差小）但是在訓練資料外的資料集上卻不能跡棚很好的擬合資料（測試誤差大）。此時模型的泛化能力較差，不利於推廣。

二、過擬合產生的原因：

訓練資料中存在噪音或者訓練資料轎卜太少。

三、預防或克服過擬合措施：

1、增大樣本全面性和數量。

2、控制模型的複雜度。集合bagging和boosting。

3、正則化，使用l2範數（l2範數是指向量各元素的平方和然後求平方根。我們讓l2範數的規則項||w||2最小，可以使得w的每個元素都很小，都接近於0，但與l1範數不同，它不會讓它等於0，而是接近於0）

4、交叉驗證，此方法在可獲得額外的資料提供驗證集合時工作得很好，但是小訓練集合的過度擬合問題更為嚴重。

四、欠擬合含義：

即迴歸問題線性擬合較差，分類問題則閉州穗分類較差。

用什麼方法可以判斷出現了欠擬合和過擬合

3樓：提莫小姐姐

欠擬合和過擬合沒有明確的定義分界。

明顯的未充分利用資料，擬合結果不符合預期，甚至不能有效擬合訓練集，我們可以認為欠擬合。

考慮過多，超出自變數的一般含義維度，過多考慮雜訊，會造成過擬合。

可以認為**準確率、召回率都比理論上最佳擬合函式低很多，則為欠擬合。

訓練集**效果好，測試集**效果差，則為過擬合。

過擬合：當某個模型過度的學習訓練資料中的細節和噪音，以至於模型在新的資料上表現很差，我們稱過擬合發生了。這意味著訓練資料中的噪音或者隨機波動也被當做概念被模型學習了。而問題就在於這些概念不適用於新的資料，從而導致模型泛化效能的變差。

簡單理解就是訓練樣本的得到的輸出和期望輸出基本一致，但是測試樣本輸出和測試樣本的期望輸出相差卻很大。為了得到一致假設而使假設變得過度複雜。

欠擬合：欠擬合指的是模型在訓練和**時表現都不好的情況。乙個欠擬合的機器學習模型不是乙個良好的模型並且由於在訓練資料上表現不好這是顯然的。

神經網路 欠擬合和過擬合