深度學習案例教程 課件6.5過擬合原理

第五節(jié)

過擬合過擬合是在機器學習中非常重要的一個概念，它發(fā)生在模型在訓練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)很好，但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)卻很差的情況下。過擬合通常是由于模型過于復雜，而導致的。模型可能會“記住”訓練數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，而不是學習其潛在的趨勢和模式。因此，當模型面對新的數(shù)據(jù)時，它可能無法準確地進行預測。過擬合的含義第五節(jié)

過擬合過擬合的一個主要標志是模型在訓練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)明顯好于在驗證數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。如果你看到你的模型在訓練數(shù)據(jù)上的損失隨著時間的推移持續(xù)降低，但在驗證數(shù)據(jù)上的損失卻開始上升，那么你可能遇到了過擬合。過擬合的含義文本分類任務中有很多使用場景，如新聞文本分類、評論情感分類。自動新聞文本分類任務是以新聞報道中的文本描述內(nèi)容為輸入，使用模型幫助我們判斷它最有可能屬于哪一種類型的新聞。評論文本情感分類任務中，我們要構(gòu)建一個能夠分析社交媒體評論并進行情感分類的模型。學習場景第五節(jié)

過擬合在文本分類問題中，過擬合可能會發(fā)生在我們的模型過于復雜，或者訓練數(shù)據(jù)太少的情況下。例如，如果我們的模型試圖學習訓練集中每個單詞的特定出現(xiàn)，而沒有學習到單詞之間的更廣泛的模式，那么它可能在未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。過擬合的場景第五節(jié)

過擬合如何防止過擬合？第五節(jié)

過擬合使用更簡單的模型過于復雜的模型更容易過擬合。通過選擇一個更簡單的模型(即具有更少參數(shù)或較小容量的模型)，可以降低過擬合的風險。第五節(jié)

過擬合使用更簡單的模型過于復雜的模型更容易過擬合。通過選擇一個更簡單的模型(即具有更少參數(shù)或較小容量的模型)，可以降低過擬合的風險。提供更多的訓練數(shù)據(jù)模型在更大的數(shù)據(jù)集上訓練，能夠更好地學習數(shù)據(jù)中的趨勢，而不是噪聲。第五節(jié)

過擬合使用更簡單的模型過于復雜的模型更容易過擬合。通過選擇一個更簡單的模型(即具有更少參數(shù)或較小容量的模型)，可以降低過擬合的風險。提供更多的訓練數(shù)據(jù)模型在更大的數(shù)據(jù)集上訓練，能夠更好地學習數(shù)據(jù)中的趨勢，而不是噪聲。正則化正則化是一種約束模型復雜度的技術(shù)。它在模型的損失函數(shù)中添加一個項，用來懲罰模型的復雜度。最常見的正則化形式包括L1正則化和L2正則化。第五節(jié)

過擬合使用更簡單的模型過于復雜的模型更容易過擬合。通過選擇一個更簡單的模型(即具有更少參數(shù)或較小容量的模型)，可以降低過擬合的風險。提供更多的訓練數(shù)據(jù)模型在更大的數(shù)據(jù)集上訓練，能夠更好地學習數(shù)據(jù)中的趨勢，而不是噪聲。正則化正則化是一種約束模型復雜度的技術(shù)。它在模型的損失函數(shù)中添加一個項，用來懲罰模型的復雜度。最常見的正則化形式包括L1正則化和L2正則化。早停在訓練過程中，一旦發(fā)現(xiàn)模型在驗證集上的性能開始下降，就停止訓練。第五節(jié)

過擬合使用更簡單的模型過于復雜的模型更容易過擬合。通過選擇一個更簡單的模型(即具有更少參數(shù)或較小容量的模型)，可以降低過擬合的風險。提供更多的訓練數(shù)據(jù)模型在更大的數(shù)據(jù)集上訓練，能夠更好地學習數(shù)據(jù)中的趨勢，而不是噪聲。正則化正則化是一種約束模型復雜度的技術(shù)。它在模型的損失函數(shù)中添加一個項，用來懲罰模型的復雜度。最常見的正則化形式包括L1正則化和L2正則化。早停在訓練過程中，一旦發(fā)現(xiàn)模型在驗證集上的性能開始下降，就停止訓練。DropoutDropout是神經(jīng)網(wǎng)絡中防止過擬合的常用技術(shù)。它在訓練過程中隨機丟棄一部分神經(jīng)元，以減少模型的復雜性。第五節(jié)

過擬合#定義模型classTextClassifier(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embed_dim,num_class):super().__init__()self.embedding=nn.EmbeddingBag(vocab_size,embed_dim,

sparse=True)

self.fc=nn.Linear(embed_dim,num_class)self.dropout=nn.Dropout(0.5)#添加Dropout層

defforward(self,text):embedded=self.dropout(self.embedding(text))

#在嵌入后應用Dropoutreturnself.fc(embedded)代碼實現(xiàn)第五節(jié)

過擬合#創(chuàng)建模型model=TextClassifier(vocab_size,embed_dim,num_class)#創(chuàng)建優(yōu)化器，添加L2正則化(權(quán)重衰減)optimizer=optim.SGD(model.par