共享ip服务器做网站,软件工程师好找工作吗,wordpress开启redis缓存,wordpress文章静态化语音识别的Jtrain、Jcv和人工误差
对于逻辑回归问题#xff0c;Jtrain和Jcv可以用分类错误的比例#xff0c;这一方式来代替单单只看Jtrain#xff0c;不好区分是否高偏差。可以再计算人类识别误差#xff0c;即人工误差#xff0c;作为基准线来进行比较Jtrain与baselin…语音识别的Jtrain、Jcv和人工误差
对于逻辑回归问题Jtrain和Jcv可以用分类错误的比例这一方式来代替单单只看Jtrain不好区分是否高偏差。可以再计算人类识别误差即人工误差作为基准线来进行比较Jtrain与baseline对比只高了0.2%所以不算高偏差但Jcv与Jtrain对比高了4.0%这算高方差
baseline的选取
基准线baseline即期望学习算法最终达到的合理误差水平当期望误差baseline不为0时我们可以选用人工性能、其他算法性能或相关以往经验作为baseline并进行相对的比较
如何通过baseline、Jtrain和Jcv区分高偏差和高方差
通过比较baseline和Jtrain来判断是否为高偏差若认为此处的0.2%很大则为高偏差通过比较Jtrain和Jcv来判断是否为高方差若认为此处的4%很大则为高方差一般通过比较baseline和Jtrain、Jtrain和Jcv之间的差值相对的来判断是否为高偏差和高方差
学习曲线
二阶多项式/二次函数的学习曲线如图x轴为训练集大小y轴为误差即Jtrain或Jcv当训练集很小只有一两个实例时只需一条直线即可拟合训练集但此时为过拟合若出现一个新实例则极大可能拟合失败。所以训练集很小时Jtrain很低但Jcv很高当训练集再大一些时用二次函数可能很难拟合全部数据但若出现一个新实例则大概率拟合成功。所以训练集越来越大时Jtrain逐渐增大Jcv逐渐降低通常Jcv会高于Jtrain因为我们是对训练集拟合的模型所以会更适合训练集而不是验证集综上训练集越大越难训练/拟合但也越容易推广/泛化。
高偏差的学习曲线图
一阶多项式/一次函数的高偏差的学习曲线如图高偏差表示Jtrain很高且Jtrain近似于Jcv。当训练集很小时模型能拟合全部数据但对新数据的泛化能力很差所以一开始Jtrain很小同时Jcv很大。当训练集开始增大时模型开始出现对训练集拟合错误同时也会更适应验证集所以Jtrain增大而Jcv减小但由于此时为欠拟合所以Jtrain和Jcv均高于baseline但由于一阶多项式模型太简单且能拟合的数据太少所以即便训练集越来越大模型依旧无法做出太大的改变仍然只能拟合一小部分数据。而Jtrain和Jcv都是计算的平均误差既然模型基本不改变那么就算实例越密集即训练集越来越大平均误差也基本基本不变。所以Jtrain和Jcv最终逐渐靠近并趋于平坦但始终保持Jcv高于Jtrain且均高于baseline综上如果一个算法有高偏差那么增加训练集大小并不能显著降低Jcv误差
高方差的学习曲线图
一个四阶多项式且λ取较小值的高方差的学习曲线如图高方差表示Jcv远大于Jtrain且Jtrain很小随着训练集越来越来大Jtrain和Jcv逐渐靠近baseline当训练集较小时模型能拟合全部数据但对新数据的泛化能力很差所以一开始Jtrain很小而Jcv很大当训练集开始增大时模型开始出现对训练集拟合错误但由于此时为过拟合所以Jtrain仍比baseline要低而Jcv远大于Jtrain所以Jcv要比baseline高由于四阶多项式比较复杂且能拟合较多数据所以当训练集很小时Jtrain比期望的baseline要小很多但该模型对新数据的泛化能力很弱所以Jcv要比baseline高很多。随着训练集越来越来大模型会稍稍增大Jtrain的值以便Jcv迅速下降最终达到Jtrain和Jcv都逐渐逼近baseline的效果如果一个算法有高方差那么增加训练集大小可以显著降低Jcv误差
