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机器学习实验演示 - 40. 早停策略
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模型的泛化能力通常使用模型在验证数据集(validation set)上的表现来评估。随着网络的优化,我们期望当模型在训练集上的误差降低的时候,其在验证集上的误差表现不会变差。反之,当模型在训练集上表现很好,在验证集上表现很差的时候,我们认为模型出现了过拟合(overfitting)的情况。 解决过拟合问题有两个方向:降低参数空间的维度或者降低每个维度上的有效规模(effective size)。降低参数数量的方法包括greedy constructive learning、剪枝和权重共享等。降低每个参数维度的有效规模的方法主要是正则化,如权重衰变(weight decay)和早停法(early stopping)等。 本次实验我们将使用早停法来训练线性回归,且找到最优的模型。 早停法是一种被广泛使用的方法,在很多案例上都比正则化的方法要好。其基本含义是在训练中计算模型在验证集上的表现,当模型在验证集上的表现开始下降的时候,停止训练,这样就能避免继续训练导致过拟合的问题。 ======================== 个人用户获取视频内相关代码及数据集,请访问企业网站 (www.080910t.com),VX 扫描【知识微店(个人用户)】二维码关注或订阅。注:全部实验演示视频、代码、数据集仅授权予个人用户学习与实验使用,禁止用于二次销售、课堂教学及培训用途。 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com
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