深度学习记录--偏差/方差(bias/variance)
误差问题
拟合神经网络函数过程中会出现两种误差:偏差(bias)和方差(variance)
偏差和误差的区别
欠拟合(underfitting)
当偏差(bias)过大时,如左图,拟合图像存在部分不符合值,称为欠拟合(underfitting)
过拟合(overfitting)
当方差(variance)过大时,如右图,拟合图像过于特殊,不够集中(即方差过大),称为过拟合(overfitting)
误差和train/dev sets
以猫的识别为例:
当基本误差/最优误差很小时,且train/dev sets来自同一分布,则会有以下判断:
train set error较小,dev set error过大:high variance
train set error过大,dev set error过大(与train set error差不多):high bias
train set error过大,dev set error过大(比train set error还大很多):high bias & high variance
train set error较小,dev set error较小:low bias & low variance
假如基本误差不是很小,则要考虑error与基本误差之间的大小差距来进行恰当的判断
训练神经网络的基本方法
high bias
--> bigger network(更深的神经网络模型)
--> train longer(训练更长时间,让模型更加成熟)
high variance
-->more data(更大的数据量,更加具有普遍性)
-->regularization(正则化)
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