什么是深度学习的误差分解

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了什么是深度学习的误差分解。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

误差分解是将深度学习模型的预测误差拆分为多个组成部分,以便更好地理解模型性能。在深度学习中,我们通常将预测误差分解为三个部分:偏差(Bias)方差(Variance)不可避免的误差(Irreducible Error)
用于训练的数据集和你选择的模型一起导致了你的模型的效果,导致的预测误差,也主要是由这两个要素构成的。
什么是深度学习的误差分解,机器学习,深度学习,人工智能

偏差(Bias):

偏差衡量了模型预测值与真实值之间的偏离程度。高偏差表示模型的预测结果与真实值相差很大,这通常意味着模型在训练数据上的拟合程度不好**(欠拟合)**。高偏差可能是由于模型过于简单、特征选择不佳或训练时间不足等原因导致的。在深度学习中,简化网络结构(减少层数和神经元数量)可能会导致高偏差。

方差(Variance):

方差衡量了模型对训练数据的微小变化的敏感程度。高方差表示模型在不同训练数据集上的预测结果差异较大,这通常意味着模型在训练数据上过度拟合**(过拟合)**。高方差可能是由于模型过于复杂、训练数据噪声太大或样本数量太少等原因导致的。在深度学习中,增加网络结构的复杂度(增加层数和神经元数量)可能会导致高方差。

简而言之,高方差,表示你的模型可能是靠着死记硬背完成了训练,模型并没有真正学会任务。

不可避免的误差(Irreducible Error):

不可避免的误差是由数据本身的噪声引起的,无法通过改进模型来减少。这部分误差与模型的性能无关,而是与数据收集和数据质量有关。

比如我们常说的图像数据集ImageNet,里面有些数据标注,本身就是有问题的,或者说不完美的。

而算法模型以这些不完美的标注数据作为Ground Truth来学习的,所以一定会学习到这种噪声。
什么是深度学习的误差分解,机器学习,深度学习,人工智能
比如在目标检测任务上,我们有一个识别猫的数据集,我们拿到的是左边这种红色标注框,但是我们注意一下,这个标注框其实可以更准确,像右边图片蓝色标注框更准确。不同标注人员提供的这种有个性差异的标注框就是数据集的噪声,它导致了这种irreducible error

在深度学习中,我们通常希望找到一种平衡,既保持较低的偏差(良好的拟合程度),又保持较低的方差(良好的泛化能力)。这称为偏差-方差权衡(Bias-Variance Tradeoff)。

要实现这种权衡,一般可以尝试以下方法:

  • 使用更多的数据进行训练,以减少方差。
  • 使用数据增强技术,以提高模型对数据变化的鲁棒性。
  • 对模型应用正则化(如L1、L2或Dropout),以减轻过拟合。
  • 使用交叉验证和早停等技术来选择合适的模型复杂度和超参数。
  • 对数据进行降噪和特征选择,以减少不可避免的误差。

扩展了解

这篇文章介绍得很好,感兴趣的同学可以了解一下。
http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-555438.html

到了这里,关于什么是深度学习的误差分解的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 机器学习、人工智能、深度学习三者的区别

    目录 1、三者的关系 2、能做些什么 3、阶段性目标 机器学习、人工智能(AI)和深度学习之间有密切的关系,它们可以被看作是一种从不同层面理解和实现智能的方法。 人工智能(AI):人工智能是一门研究如何使计算机能够模仿人类智能的学科。它涵盖了各种技术和方法,

    2024年02月14日
    浏览(57)
  • 12、人工智能、机器学习、深度学习的关系

    很多年前听一个机器学习的公开课,在QA环节,一个同学问了老师一个问题“ 机器学习和深度学习是什么关系 ”? 老师先没回答,而是反问了在场的同学,结果问了2-3个,没有人可以回答的很到位,我当时也是初学一脸懵,会场准备的小礼品也没有拿到。 后来老师解释“机

    2024年02月05日
    浏览(65)
  • 一探究竟:人工智能、机器学习、深度学习

    1.1 人工智能是什么?          1956年在美国Dartmounth 大学举办的一场研讨会中提出了人工智能这一概念。人工智能(Artificial Intelligence),简称AI,是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的

    2024年02月17日
    浏览(47)
  • 深度学习2.神经网络、机器学习、人工智能

    目录 深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系 大白话解释深度学习 传统机器学习 VS 深度学习 深度学习的优缺点 4种典型的深度学习算法 卷积神经网络 – CNN 循环神经网络 – RNN 生成对抗网络 – GANs 深度强化学习 – RL 总结 深度学习 深度学习、机器学习、人工智能

    2024年02月11日
    浏览(62)
  • 人工智能、机器学习与深度学习之间的关系

    图1. AI、ML与DL关系图 在我们深入研究机器学习和深度学习之前,让我们快速浏览一下它们所属的分支:人工智能(AI)。简而言之,人工智能是一个将计算机科学与大量数据相结合以帮助解决问题的领域。人工智能有许多不同的用例。图像识别,图像分类,自然语言处理,语音

    2024年01月18日
    浏览(57)
  • 人工智能-机器学习-深度学习-分类与算法梳理

    目前人工智能的概念层出不穷,容易搞混,理清脉络,有益新知识入脑。 为便于梳理,本文只有提纲,且笔者准备仓促,敬请勘误,不甚感激。 符号主义(Symbolists) 基于逻辑推理的智能模拟方法。最喜欢的算法是:规则和决策树。符号主义的代表性成果有启发式程序、专家系

    2024年02月03日
    浏览(87)
  • 机器学习、深度学习、人工智能的区别与联系

    大家好,如果没有接触过机器学习,往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。在进行深度的对比人工智能、机器学习和深度学习之后,有助于大家理清概念、选择适当技术,并建立起整个学科的框架,进而可以开展相关目标的学习。 本文将从下面几方面

    2024年01月22日
    浏览(65)
  • 带你搞懂人工智能、机器学习和深度学习!

    不少高校的小伙伴找我聊入门人工智能该怎么起步,如何快速入门,多长时间能成长为中高级工程师(聊下来感觉大多数学生党就是焦虑,毕业即失业,尤其现在就业环境这么差),但聊到最后,很多小朋友连人工智能和机器学习、深度学习的关系都搞不清楚。 今天更文给大

    2024年02月02日
    浏览(46)
  • 大数据、人工智能、机器学习、深度学习关系联系前言

    1.大数据和人工智能关系 2.机器学习、深度学习、人工智能关系 3.监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、迁移学习关系 4.机器学习具体内容 1.数据驱动的人工智能 :人工智能系统需要大量的数据来进行训练和学习。大数据提供了海量的信息,可以用于训练机器学习

    2024年02月12日
    浏览(57)
  • 【AI】了解人工智能、机器学习、神经网络、深度学习

    一、深度学习、神经网络的原理是什么? 深度学习和神经网络都是基于对人脑神经系统的模拟。下面将分别解释深度学习和神经网络的原理。 深度学习的原理: 深度学习是一种特殊的机器学习,其模型结构更为复杂,通常包括很多隐藏层。它依赖于神经网络进行模型训练和

    2024年02月06日
    浏览(70)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包