[精進魔法] Regularization:減少Overfitting ,提高模型泛化能力 | 就愛喝咖啡
![[精進魔法] Regularization:減少Overfitting ,提高模型泛化能力](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
深度學習常遇到的問題是:難以概括看不見的數據。神經網絡具有大量的權重雖然可以很好地抓出訓練集中的特徵,卻也容易導致過度擬合的現象。若碰見資料不均的情況(例如 ...
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AI機器學習成效不好,原來是這些環節出了問題 | 就愛喝咖啡
[Day 27] 機器學習常犯錯的十件事 | 就愛喝咖啡
2021年10月9日 — 機器學習首要的步驟是定義問題,當確定目標與方向後即可開始搜集資料。 ... 或是你的測試資料筆數太少,沒辦法足以驗證模型好壞。 Read More
[Day 24] 機器學習 | 就愛喝咖啡
在機器學習中大家可能最常見的問題是,當訓練好了模型並在測試資料也獲得不錯的成績。 ... 這種情況就是所謂的過度擬合,它是一個在機器學習領域中非常棘手的的問題。 Read More
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2019年6月13日 — 數據稀缺問題非常重要,因為數據數據是任何AI項目的核心。數據集的大小通常是ML項目表現不佳的原因。 大多數情況下,與數據相關的問題是無法實現優秀人工 ... Read More
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小資料系列初篇-Few | 就愛喝咖啡
2021年1月21日 — Big data是指企業為了自動化做機器學習所需要的大量資料。其中包含了5個V:資料量(Volume)大、 ... 當資料太少的時候會使模型和資料真正特性不符。 Read More
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